首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测研究
引用本文:罗洪奔.基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测研究[J].财经理论与实践,2014(2):27-34.
作者姓名:罗洪奔
作者单位:(1.中南大学 商学院,湖南 长沙410083;2.湖南大学 科学技术研究院,湖南 长沙410082)
摘    要:提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。

关 键 词:金融时间序列  灰色预测  ARIMA  PSO  遗传算法

An Intelligent Hybrid Prediction for Financial Time Series Based on the Grey-ARIMA
LUO Hong-ben.An Intelligent Hybrid Prediction for Financial Time Series Based on the Grey-ARIMA[J].The Theory and Practice of Finance and Economics,2014(2):27-34.
Authors:LUO Hong-ben
Institution:(1.School of Business,Central South University, Changsha, Hunan410083,China;2.Office of Scientific R&D Hunan University,Changsha,Hunan410082,China)
Abstract:
Keywords:Financial Time Series  Grey Prediction  ARIMA  PSO  Genetic Algorithm
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《财经理论与实践》浏览原始摘要信息
点击此处可从《财经理论与实践》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号