【摘 要】
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本文将小波变换、模糊信息粒化、交叉验证以及支持向量回归等方法组合在一起,构建出基于小波变换的模糊信息粒化支持向量回归(WT-FIG-SVR)模型。首先,该模型通过小波变换对时
【机 构】
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吉林大学商学院,吉林财经大学统计学院
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“我国系统性金融风险统计测度与智能预警研究”(19CTJ009),吉林财经大学校级项目“吉林省经济增速放缓的制度因素分析及对策研究”(2018Q31),吉林财经大学校长基金“统计‘一套表’制度创新研究”(XZ2018021)的联合资助
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本文将小波变换、模糊信息粒化、交叉验证以及支持向量回归等方法组合在一起,构建出基于小波变换的模糊信息粒化支持向量回归(WT-FIG-SVR)模型。首先,该模型通过小波变换对时间序列进行降噪处理,有效地改善了数据的不稳定和失真问题。然后,对模糊后的数据进行支持向量回归,并运用五折交叉验证方法隔点搜索最优参数,避免过度拟合的发生。由于数据处理中运用了模糊算法,新组合模型不仅可以对未来数据进行点估计,而且可以计算出未来的区间估计。通过对上证指数的实证分析,比较WT-FIG-SVR新模型与FIG-SVR原模型的预
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