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均生函数和偏最小二乘回归神经网络集成的股市建模研究

杨毅  
【摘要】:建立股市预测模型是一个具有挑战意义的工作。利用均生函数(Mean generation Function,MGF)方法对股市时间序列重构,再利用偏最小二乘法提取对股市影响的综合变量作为神经网络的输入因子。利用Boosting技术和不同的神经网络算法,生成神经网络集成个体,用"误差绝对值和最小"作为最优准则,采用线性规划方法计算得到组合预测模型的各权系数,以此建立股市组合预测模型。通过SP500指数开盘价进行实例分析,并与传统的时间序列分析和其他集成方法对比,该方法能获得更准确的预测结果。计算结果表明该方法能充分反映股票价格时间序列趋势,为金融时间序列预测提供一个有效建模方法。

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