基于MODWT在金融数据预测的应用

• 作者: 廖丽芳 蔡如华
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 极大重叠离散小波变换 时间序列分析 ARMA模型 预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 1346-1350
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3934字
• 语种: 中文

摘要

为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法(M-ARMA).该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小波分析在时域和频域上都具有良好的局部化性质,多尺度分析功能,结合ARMA模型的预测方法,以较为准确地根据历史数据预测其将来短期的走势.实验表明,MODWT时间序列分析方法比传统的时间序列分析方法预测的精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖丽芳	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	4	2.0	2.0
2	蔡如华	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	34	209	6.0	13.0