面向組合預(yù)測的預(yù)測模型遴選問題研究.pdf

1、復(fù)雜的社會經(jīng)濟系統(tǒng)面臨一個變化迅速的外部環(huán)境，其各個環(huán)節(jié)中的不確定因素也隨之顯著增加。人們逐漸意識到，短期內(nèi)建立一個具有較理想預(yù)測效果的單項預(yù)測模型往往是不可能的。因此，Bates和Granger提出了組合預(yù)測的思想，并迅速得到廣大預(yù)測學(xué)者的高度重視。近年來，隨著組合預(yù)測方法在理論上的不斷完善，其在預(yù)測實踐中的應(yīng)用也越來越廣泛。
　　 目前雖然有較多文獻研究組合預(yù)測，但是大多集中在對組合模型的改進和完善上，而面向組合預(yù)測的預(yù)測模

2、型遴選研究并不多見。在運用組合預(yù)測的過程中，如何從眾多已有單項預(yù)測模型中選取最能發(fā)揮組合預(yù)測方法特點的若干結(jié)果，并采用何種組合模型來對其結(jié)果進行組合，是本文研究的重點。
　　 本文主要研究內(nèi)容如下:
　　 (1)全面論述了組合預(yù)測的基本概念、原理、方法和特點，探討了提高組合預(yù)測質(zhì)量的兩大關(guān)鍵問題（其一是選擇何種單項預(yù)測進行組合，其二是選用何種組合方式進行組合）。同時歸納了國內(nèi)外已有相關(guān)模型遴選的研究成果，進一步提出了本文

3、的研究方向。
　　 (2)深入研究了組合預(yù)測環(huán)境下的單項預(yù)測模型選擇標準和方法，從單項預(yù)測模型本身的特性及其結(jié)果的包容性角度出發(fā)，提出了基于預(yù)測包容的組合預(yù)測單項模型遴選算法。
　　 (3)在已有組合預(yù)測模型遴選因素研究的基礎(chǔ)上，運用模糊理論，探索了組合預(yù)測模型遴選規(guī)則的提取、表示與推理解釋機制，并對其中的關(guān)鍵問題和算法進行了研究。在此基礎(chǔ)上，進一步設(shè)計了組合預(yù)測模型遴選專家系統(tǒng)。
　　 (4)將組合預(yù)測單項和組

4、合模型遴選方法綜合應(yīng)用于股票指數(shù)的組合預(yù)測，通過比較進一步驗證了相關(guān)模型遴選方法的應(yīng)用效果。
　　 通過研究，論文主要在以下三個方面實現(xiàn)了創(chuàng)新:
　　 (1)引入先進的預(yù)測包容理論，提出了基于預(yù)測包容的組合預(yù)測單項模型遴選應(yīng)用原理與算法。有別于其他文獻的冗余篩選方法，該算法具有更廣泛的適用性。
　　 (2)在已有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊理論，提出了基于模糊規(guī)則的組合預(yù)測模型遴選的規(guī)則提取、表示和推理解釋機制。該機制