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[期刊] 统计与决策
[作者]
陆克从 赵刚 王静
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭乃驰 党婷
文章以云南为例,对同比月度CPI原始数据进行小波阈值去噪处理,对去噪后数据作BP神经网络预测,通过SARIMA模型修正预测残差,从而建立了小波分析的BP-SARIMA模型。实证结果表明:小波分析的BP-SARIMA模型相对于未经小波分析的BP-SARIMA模型及未经SARIMA残差修正的小波分析的BP模型有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯普光 乔泽群
文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王秀杰 封桂敏 耿庆柱
针对日径流时间序列不断受人类活动干扰的影响,运用小波多分辨率功能,分别对黄河头道拐站和花园口站实测日径流时间序列进行小波分析,利用得到的低频成分和高频成分分别建立自回归模型,然后组合对日径流进行预测。与单一的原序列自回归模型相比,基于小波分析的组合模型预测精度有了显著提高,而且不同时期的预测精度基本一致:预测合格率都达到了90%以上。而单一自回归模型的预测精度在不同时期相差较大:人类活动影响越强,预测误差越大,尤其在花园口站的1969—1986年和1987—2005年两个时期的日径流预测合格率都小于85%。由此表明基于小波分析的组合模型对数据具有较强的抗干扰性,在径流预测方面有明显的优越性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
金秀 范美玲 刘烨
本文利用小波变换对基金收益率及其方差进行多尺度分解,并将小波分析引入资本资产定价模型,计算小波多尺度β。进一步地将小波分析引入到传统的H-M模型中,利用小波函数的多尺度与不同的投资期限对应,对模型进行多期改造,从而获得择时能力的多期评价模型。以我国经济背景为依托,选择14只开放式基金进行实证研究,结果表明,利用小波分析可以有效的对基金的择时能力进行多期评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹霜 何玉成
由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
刘险峰
选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丹红 张世英 黄涛 蒋孝胜
本文提出了LMSV模型的波动自相关函数的定义,将小波分析方法引入到LMSV模型的建模研究中,提出了基于最大重复小波变换(MODWT)的不同尺度下的LMSV模型,并进一步讨论了不同尺度下的波动自相关函数的性质,并用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行建模,对在同一尺度和不同尺度下的长记忆性与相关性进行了实证分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金瑶 蔡之华
文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型。该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal man滤波方法预测股票价格。通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度。
关键词：
AR模型 卡尔曼滤波 预测 股票价格
[期刊] 价格月刊
[作者]
王晓艺 邹家骏
大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种，关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格（大连商品交易所）和美国大豆期货价格（芝加哥商品交易所）的日度数据，利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频趋势和高频细节两部分，随后通过构建Copula模型检验中美大豆期货价格数据的低频趋势与高频细节之间的关联性，并研究了中美大豆期货价格数据的低频趋势和高频细节之间的传导方向。结果发现：中美大豆期货价格数据的低频趋势之间存在高度关联性，但高频细节关联性较弱；在传导方向上，中美大豆期货市场在低频趋势方面存在双向影响关系，但高频细节方面，仅体现出美国大豆期货市场对中国市场的溢出效应。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭选华
文章考虑三维变量相依结构的最佳量化问题,利用小波多尺度分析,提出三维Copula密度的小波线性估计量及其计算步骤,基于最小化均方积分误差准则,给出参数Copula的最优化筛选方法。对上证综合指数、日经225指数和标准普尔500指数等收益率的实证研究表明:(1)该估计量在不同时间尺度上展示了金融指数潜在相依结构的局部特征;(2)以此为基准经最优化筛选的混合参数Copula是展示金融相依结构的最佳模型。
[期刊] 上海金融
[作者]
吴淑萍 樊颖 杨赞
动态调整的利率政策,经由周期性波动的房地产市场,以复杂的"非对称"路径作用于房价。本文基于北京市2002年8月至2015年3月的月度数据,使用小波分析工具对房地产市场周期进行识别,选取GARCH模型,对不同利率政策方向和不同房地产市场周期下的非对称"利率-房价"关系进行分析。结果表明:在北京,利率与房价在长期水平上呈负相关;不同利率政策方向下的"利率-房价"关系存在差异,利率下降对房价的刺激程度比利率上升对房价的抑制程度更显著;同时不同房地产市场周期下的"利率-房价"关系存在差异,房地产市场处于上行期时"利率-房价"的负相关性更显著。最后,本文结合研究结论提出针对性政策建议。
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