EMD和GARCH模型应用于股票价格预测

• 作者: 易慧琳 杨建辉
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 股价预测 EMD GARCH模型 自回归模型
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 城市科学与管理科学
• 页码范围: 2029-2034
• 页数: 6页
• 分类号: F832.48
• 语种: 中文

摘要

将EMD（经验模式分解）方法应用到股票价格趋势的预测中，找出影响股票市场波动的关键因素，旨在提高预测的精确性。通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段，重组为高频序列、低频序列和趋势序列，运用高阶自回归和GARCH模型对分解出来的各序列进行拟合和预测，避免各个分段预测过程中的误差累积，最后对预测数据重组，得到样本外数据的预测序列。结果表明，该模型具有较好的预测效果，能给投资者提供更为合理的股票投资意见，同时为趋势预测研究提供借鉴。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建辉	华南理工大学工商管理学院	49	295	10.0	15.0
2	易慧琳	华南理工大学工商管理学院	1	3	1.0	1.0