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基于改进的支持向量回归机的金融时序预测

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金融市场是一个复杂、演化、非线性的动态变化的系统。金融数据往往带有噪声，非平稳且时常是混沌的。本文基于时序数据的先验知识——近期数据对于预测未来走势提供了更多的信息，对于传统的支持向量机的回归模型做出了小的改进，即对于近期的数据预测错误施以更严重的惩罚，构建了改进的支持向量回归机模型。本文使用该改进模型对中国股票市场指数时间序列进行了预测，结果显示，当股市处于平稳上升或下降时，模型有较好的预测效果。

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来源
《第六届(2011)中国管理学年会》|2011年|1953-1958|共6页
会议地点成都
作者
陈懿冰; 张玲玲; 石勇;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类金融组织与业务;
关键词
支持向量机; 时间序列; 金融时序预测; 先验知识; 惩罚因子;

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