基于改进的分形插值与SVM的股指预测模型

• 作者: 王宏勇 黎红
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 分形插值 SVM模型 股指序列 预测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: F224.9|F830.9
• 字数: 3803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.cnki.jdxb.2018.03.004

摘要

为了更好地分析和预测股指时间序列的短期变化趋势,提出了一种确定分形插值自由参数的新方法,由此建立了一个改进的分形插值模型,并将该模型与支持向量机模型相结合构造混合预测模型 .经R/S分析可知上海证券综合指数的日收盘数据具有长程相关性,于是将混合预测模型用于分析和预测上海证券综合指数时间序列,发现混合预测模型较其他方法具有更好的拟合效果,且在短期预测方面有更高的预测精度 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏勇	南京财经大学应用数学学院	32	150	7.0	11.0
2	黎红	南京财经大学应用数学学院	1	1	1.0	1.0