【摘 要】
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文章将集合经验模态分解(EEMD)引入股票指数预测研究中,并充分考虑ε-不敏感支持向量回归(SVR)出色的非线性建模能力,提出基于EEMD与SVR建模的沪深300指数预测方法EEMD-SVRP
【机 构】
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西北大学经济管理学院,西安外国语大学经济金融学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(16XJC630001),中国博士后科学基金面上资助项目(2017M623229),陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JQ7278),西北大学国家社会科学基金孵化计划项目(17XNFH046)
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文章将集合经验模态分解(EEMD)引入股票指数预测研究中,并充分考虑ε-不敏感支持向量回归(SVR)出色的非线性建模能力,提出基于EEMD与SVR建模的沪深300指数预测方法EEMD-SVRP。首先对沪深300指数时间序列进行EEMD分解,获得多个本征模函数和趋势项,并根据序列的均值特征将本征模函数重组为高频、低频分量;运用ε-不敏感SVR分别建立各分量序列的预测模型,进而对各分量序列预测值进行加和,获得指数的集成预测值;最后为评估模型的预测有效性,对EEMD-SVRP与ARIMA、MLP-ANN和SVR
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