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基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究
被引量:
4
1
作者
崔金鑫
邹辉文
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019年第8期1212-1235,共24页
鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型...
鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型.先基于EWT算法将原始价格序列分解成若干分量,再根据频率将其重组成高、中、低频3个分量,对它们分别建立PSO-SVM误差校正组合模型.最后集成各个分量的预测结果.与其他预测模型相比较,文章所构建预测模型的MSE、MAE、MAPE、RMSE、Theil不等系数、确定性系数DC和方向性指标DS 7个指标均优于其他基准预测模型,MCS检验结果同样表明本文构建模型的预测性能最优.稳健性检验结果进一步证实了文章构建的模型预测性能所具备的稳健性.
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关键词
EWT算法
PSO算法
SVM
模型
误差校正组合模型
股市预测
原文传递
题名
基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究
被引量:
4
1
作者
崔金鑫
邹辉文
机构
福州大学经济与管理学院
福州大学投资与风险管理研究所
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019年第8期1212-1235,共24页
基金
国家自然科学基金项目(71573042)
福建省自然科学基金(2017J01794)资助课题
文摘
鉴于股市预测的复杂性.遵循"先分解后集成"的总体建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量机模型.同时结合PSO粒子群优化算法和误差校正组合预测方法,构建了一种中国股票市场建模及预测的EWT-PSO-SVM误差校正组合预测模型.先基于EWT算法将原始价格序列分解成若干分量,再根据频率将其重组成高、中、低频3个分量,对它们分别建立PSO-SVM误差校正组合模型.最后集成各个分量的预测结果.与其他预测模型相比较,文章所构建预测模型的MSE、MAE、MAPE、RMSE、Theil不等系数、确定性系数DC和方向性指标DS 7个指标均优于其他基准预测模型,MCS检验结果同样表明本文构建模型的预测性能最优.稳健性检验结果进一步证实了文章构建的模型预测性能所具备的稳健性.
关键词
EWT算法
PSO算法
SVM
模型
误差校正组合模型
股市预测
Keywords
EWT algorithm
PSO algorithm
SVM model
error correction combination model
stock market prediction
分类号
O1 [理学—基础数学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究
崔金鑫
邹辉文
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019
4
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