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Multivariate Nonlinear Analysis and Prediction of Shanghai Stock Market

机译：上海股市多变量非线性分析与预测

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摘要

This study attempts to characterize and predict stock returns series in Shanghai stock exchange using the concepts of nonlinear dynamical theory. Surrogate data method of multivariate time series shows that all the stock returns time series exhibit nonlinearity. Multivariate nonlinear prediction methods and univariate nonlinear prediction method, all of which use the concept of phase space reconstruction, are considered. The results indicate that multivariate nonlinear prediction model outperforms univariate nonlinear prediction model, local linear prediction method of multivariate time series outperforms local polynomial prediction method, and BP neural network method. Multivariate nonlinear prediction model is a useful tool for stock price prediction in emerging markets.
机译：本研究试图使用非线性动力学理论的概念来表征和预测上海证券交易所的股票回报系列。多变量时间序列的代理数据方法显示所有库存返回时间序列表现出非线性。多变量非线性预测方法和单变量非线性预测方法，所有这些都考虑了相位空间重建的概念。结果表明，多变量非线性预测模型的多变量非线性预测模型，多元时间序列的局部线性预测方法优于局部多项式预测方法和BP神经网络方法。多变量非线性预测模型是新兴市场股票价格预测的有用工具。

著录项

  • 作者

    Junhai Ma; Lixia Liu;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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