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研究表明，大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMA-NN集成模型，并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型，对指数收益率预测比较准确，有很强的应用价值。
基于A RMA-N N集成模型的上证指数预测研究
【摘 要】
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研究表明，大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMA-NN集成模型，并对上证指数
【机 构】
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华南师范大学数学科学学院
【出 处】
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兰州石化职业技术学院学报
【发表日期】
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2014年3期
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