混沌時間序列預(yù)測及其在股票市場中的應(yīng)用.pdf

1、該文主要研究了混沌時間序列的預(yù)測方法,從三個不同的方面提高了預(yù)測效果,然后將這些方法應(yīng)用于理論上的混沌模型和上海股票市場.論文的安排如下:首先,概述了復(fù)雜性和混沌等非線性分析的發(fā)展和特點及其在股票市場中的應(yīng)用,指出目前在混沌時間序列預(yù)測研究中存在的一些問題和今后一段時間內(nèi)的研究方向.其次,探討了混沌時間序列的預(yù)測原理以及目前常用的幾種預(yù)測方法,比如局部常數(shù)預(yù)測法,局部線性預(yù)測法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法.并進一步討論了預(yù)測和噪聲的關(guān)系.第三,在上

2、面單變量混沌時序預(yù)測的基礎(chǔ)上,研究了多變量混沌時序的預(yù)測方法.在數(shù)據(jù)長度和其他條件都相同的情況下,無論是用局域預(yù)測法,還是用全域預(yù)測法,數(shù)值模擬實驗都證明了多變量時間序列能夠比單變量時間序列具有更好的預(yù)測效果.第四,主要針對股票市場,考慮兩種不同的消除趨勢方法,并分析不同的消除趨勢方法對預(yù)測的影響.最后,結(jié)合嵌入理論和預(yù)測誤差,提出了基于嵌入技術(shù)和確定集上預(yù)測誤差的混沌時序預(yù)測方法.該方法充分利用了兩者的優(yōu)點,彌補了各自的不足,能更有效