标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

基于v-SVR的金融股指预测及选时策略研究

2010-02-10分类号:F830.91;F224

【作者】孙彬  李铁克  
【部门】北京科技大学经济管理学院  
【摘要】文章将v-SVR(Support Vector Regression)应用于金融股指预测,并研究证券投资中的选时问题。以上证指数为研究对象,确定模型输入指标并研究模型主要参数与预测评价指标的关系。通过与ε-SVR及传统BP算法的比较分析,表明在有限样本情况下,v-SVR模型的预测偏差较小、预测方向的准确性较高;根据预测结果,提出了一种基于v-SVR模型的投资选时策略。
【关键词】股票指数预测  v-SVR  ε-SVR  投资选时
【基金】国家自然科学基金资助项目(70771008;70371057)
【所属期刊栏目】统计与决策
文献传递