基于EMD与STSA混合方法的金融收益信息提取与预测

• 作者: 张再生 李祥飞 高杨 黄超
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解 符号时间序列 信息提取 预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 138-144
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

针对STSA方法在金融时间序列分析中的缺陷提出了运用EMD与STSA结合的改进方法.以上证指教、深证成指、建筑指数、金融指数、地产指数、上证商业6种指数的收益数据作为研究样本,利用EMD方法分解提取出一系列反映原始序列不同时间尺度信息的分量,通过对各分量进行STSA分析后发现导致原始序列多变化模式的原因.在此基础上提出了通过单一变化模式分量对原始序列变化趋势进行估计的条件和限定范围,实验结果表明,该方法在提取和分析时间序列变化模式方面具有独特的优势,具有较高的预测精度和实用性.