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预测经济和金融时间序列:ARIMA与LSTM模型的比较
作者姓名:
徐卫泽
作者单位:
中国海洋大学经济学院
摘 要:
预测时间序列数据是经济学、商业和金融学中的一个重要主题。ARIMA模型在预测下一个时间序列滞后的精度和准确性方面表现出色。随着计算机计算能力的发展,产生了基于深度学习的新算法来预测时间序列数据,如长短期记忆(LSTM)。通过实证研究,基于深度学习的算法(如LSTM)优于传统算法,与ARIMA相比,LSTM获得的错误率平均降低在84%~87%之间,表明了LSTM对ARIMA的优越性。
关 键 词:
时间序列数据
深度学习
长短期记忆(LSTM)
自回归综合移动平均线(ARIMA)
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