财经理论与实践
財經理論與實踐
재경이론여실천
THE THEORY AND PRACTICE OF FINANCE AND ECONOMICS
2014年
2期
27-34
,共8页
金融时间序列%灰色预测%ARIMA%PSO%遗传算法
金融時間序列%灰色預測%ARIMA%PSO%遺傳算法
금융시간서렬%회색예측%ARIMA%PSO%유전산법
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MA＜107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.
提齣瞭一種基于灰色-ARIMA的金融時間序列智能混閤預測模型.首先建立金融時間序列灰色預測模型,併採用PSO算法對灰色模型的三箇參數進行優化；利用ARIMA算法對預測模型的殘差進行分析,同時採用遺傳算法對ARIMA的繫數進行優化；最後用ARIMA的殘差預測結果對灰色預測模型進行補償.結果錶明,以較好的精度擬閤一段時期內MA＜107的時間序列,預測誤差控製在5％以上,與單純的灰色預測算法和神經網絡算法相比,在平均絕對誤差、均方根誤差和趨勢準確率三項評價指標上,具有明顯優勢.
제출료일충기우회색-ARIMA적금융시간서렬지능혼합예측모형.수선건립금융시간서렬회색예측모형,병채용PSO산법대회색모형적삼개삼수진행우화；이용ARIMA산법대예측모형적잔차진행분석,동시채용유전산법대ARIMA적계수진행우화；최후용ARIMA적잔차예측결과대회색예측모형진행보상.결과표명,이교호적정도의합일단시기내MA＜107적시간서렬,예측오차공제재5％이상,여단순적회색예측산법화신경망락산법상비,재평균절대오차、균방근오차화추세준학솔삼항평개지표상,구유명현우세.
