基于EWT-SSA-PSO-ELM模型的P2P网贷市场收益率预测

鉴于目前鲜有研究关注P2P网贷市场收益率预测问题,针对已有金融市场收益率预测研究存在的不足,提出了一种基于两阶段分解技术和粒子群优化极限学习机的EWT-SSA-PSO-ELM预测模型.引入EWT经验小波分解算法对原始的收益率综指序列进行分解,进而提高原始序列的分解效率;采用Lempel-Ziv复杂度算法提升模式分量重构的科学性,避免以往分量重构过程的随意性;利用SSA奇异谱分解算法对高频重构分量进行降噪,从而提升高频重构分量预测效果.基于该预测模型对P2P网贷市场收益率综指进行预测,实证结果表明,所构建的收益率预测模型的性能显著优于其余基准对比模型.

基于EWT-PSO-SVM误差校正组合模型的中国股市预测研究

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.