版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、時間序列的預(yù)測研究在整個預(yù)測領(lǐng)域中有著舉足輕重的地位,在決策領(lǐng)域還是風(fēng)險管理中都有著極其深遠(yuǎn)的意義。傳統(tǒng)的時間序列分析模型如ARIMA模型在應(yīng)用時往往要建立在正態(tài)分布的假定之上,并且對于時間序列數(shù)據(jù)中潛在的非線性特征往往無能為力。因此對于多數(shù)實際問題而言,傳統(tǒng)的時間序列模型通常會失效。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能技術(shù)(Artificial Intelligence,簡稱AI)克服了傳統(tǒng)模型的局限性,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,全面的
2、呈現(xiàn)出時間序列數(shù)據(jù)的非線性動態(tài)系統(tǒng)。人工智能技術(shù)在時序分析范疇中的普遍實現(xiàn)已經(jīng)證明了其在時序分析問題研究中的良好表現(xiàn)以及普適性能。大量的理論和實證研究也已經(jīng)充分證明了集成思想的真實性和有效性。然而對于集成預(yù)測模型的研究還主要集中在線性集成技術(shù)上,對預(yù)測表現(xiàn)的改善非常有限。因此近些年來興起了對非線性集成方法的研究,采用智能系統(tǒng)手段對權(quán)重模式進(jìn)行學(xué)習(xí),使得模型的泛化能力以及對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度都得到了明顯的改善。
這篇文章結(jié)合統(tǒng)計
3、理論、AI方法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī),以及集成手段,引入三種時間序列分析模型,即S-BPNN、EMD-LSSVM及集成預(yù)測模型。并且,文章利用原油市場的現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,以ARMA-GARCH模型為參照基準(zhǔn),從規(guī)范化的均方誤差和方向變化統(tǒng)計量兩個角度對比各個方法的預(yù)測表現(xiàn)。實證結(jié)果表明:從兩個表現(xiàn)評價指標(biāo)來看,EMD-LSSVM模型的預(yù)測表現(xiàn)在三個單獨的收益率時間序列預(yù)測模型中均為最好;非線性集成方法的整體估測表現(xiàn)優(yōu)于單獨的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 人工智能及其應(yīng)用
- 基于人工智能的電力負(fù)荷預(yù)測.pdf
- 人工智能ai技術(shù)應(yīng)用
- 基于小波分析的時間序列預(yù)測模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于農(nóng)歷的時間序列預(yù)測模型研究及其在卷煙銷售預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- 支持向量機(jī)集成研究及其在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- 基于時間序列ARCH的預(yù)測模型及應(yīng)用研究.pdf
- 基于自回歸模型的混沌時間序列預(yù)測與應(yīng)用.pdf
- 基于人工智能的硬化層深預(yù)測系統(tǒng).pdf
- 基于混合模型嵌套的非線性時間序列預(yù)測及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于人工智能的排課系統(tǒng)模型研究.pdf
- 隧道工程圍巖變形預(yù)測的人工智能方法及集成.pdf
- 混沌時間序列預(yù)測研究及其應(yīng)用.pdf
- 【人工智能_人工智能導(dǎo)論課件】第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用導(dǎo)論
- 《人工智能及其應(yīng)用》ppt課件
- 基于人工智能方法的貸款分類模型研究.pdf
- 基于張量模型的金融時間序列預(yù)測研究.pdf
- 混沌時間序列預(yù)測方法及其應(yīng)用.pdf
- 基于時間序列分析的股票預(yù)測模型研究
- 人工智能應(yīng)用普及
評論
0/150
提交評論