一种面向金融数据的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型

陈立新; 张磊

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一种面向金融数据的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型

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时序分析方法在金融数据挖掘中扮演着越来越重要的角色,然而,历史数据的不完整、不确切性制约着传统金融时间序列预测方法的准确性。创新地定义ARIMA模型的相似性和模,并融合模糊时间序列方法,提出新的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型。该模型能够高效处理不完整的、含糊的历史数据,并对未来走势进行有效预测。一方面,ARIMA模型的简约灵活性使得对高维金融时间序列的特征提取大为简化;另一方面,由于结合模糊逻辑的理论,该方法能够有效发现历史数据中的相似模式。以人民币兑美元汇率为例,通过对预测结果的分析,验证了的新模型的有效性。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2014年第5期|3-8|共7页
作者
陈立新; 张磊;
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作者单位

中山大学数学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
数据挖掘; 金融时序; 模糊逻辑;

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