经验模态分解-支持向量回归模型及其在股票价格预测中的应用

声明

摘要

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 经验模态分解方法

1．2．2 股票价格预测

1．3 文章内容与创新点

1．3．1 文章内容

1．3．2 创新点

第2章 股票价格预测理论与模型

2．1 股票价格预测基本理论

2．1．1 股票价格影响因素

2．1．2 股票价格预测基础

2．1．3 股价预测的常用变量

2．2 SVR股票价格预测模型

2．2．1 支持向量回归

2．2．2 核函数的选取与参数的估计

2．3 模型评估标准

2．4．本章小结

第3章 经验模态分解方法

3．1 本征模态函数

3．2 经验模态分解方法

3．3 一个仿真信号的实例

3．4 经验模态分解方法的优势

3．5 本章小结

第4章 经验模态分解方法在股票价格预测中的应用

4．1 EMD-SVR股票价格预测模型

4．2 均值重构

4．3 实证分析

4．3．1 数据选取

4．3．2 统计特征描述

4．3．3 经验模态分解与均值重构

4．3．4 支持向量回归预测及检验

4．4 本章小结

5．1 本文总结

5．2 尚需解决的问题

5．2．1 模型改进

5．2．2 反馈影响

参考文献

致谢