基于ARIMA与SVR滚动残差模型组合的股票预测

陈登建; 杜飞霞; 夏换

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基于ARIMA与SVR滚动残差模型组合的股票预测

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为提高金融市场股票的预测精确度,提出自回归差分移动平均与支持向量机滚动残差模型组合的预测股票方法。以贵州茅台的股票数据为研究对象,借助ARIMA模型实现对股票数据的线性趋势预测,通过滚动残差的SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差进行数据修正,得到ARIMA_SVR滚动残差模型的预测值。实验结果表明,相较于传统ARIMA模型,ARIMA与滚动残差SVR组合模型的性能和预测精度都得到大幅提升,具有一定的学术价值和应用意义。

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来源
《计算机时代》 |2022年第5期|76-81|共6页
作者
陈登建; 杜飞霞; 夏换;
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作者单位

贵州财经大学信息学院;

贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
金融; ARIMA模型; SVR滚动残差模型; 股票预测;

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