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[期刊] 统计与决策
[作者]
施燕杰
本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究。结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果。
关键词：
支持向量机 建模 预测 股票市场
[期刊] 管理科学
[作者]
郭文伟
作为一种增加潜在收益的工具,风格轮换策略已经成为广为接受的金融投资策略。通过对几种常见的风格轮换模型进行比较,采取支持向量机分别建立规模溢价和价值溢价的预测模型,根据预测结果形成规模风格和价值/成长风格轮换策略,并检验这种积极风格轮换策略在中国股市的有效性。研究结果表明,中国股市存在显著的价值溢价,规模风格轮换策略业绩显著优于消极持有小盘股策略和市场收益,适合采取规模风格轮换策略进行短期投资;消极持有价值股的投资策略业绩显著优于规模风格轮换的投资策略,这暗示在长期投资上更适合采取买入并持有价值股的消极风格投资策略。
关键词：
股票风格 风格投资 风格轮换 支持向量机
[期刊] 企业经济
[作者]
黄梅 唐德祥 邓成超
本文运用基于统计学习理论的新型机器学习方法———支持向量机(SVM),通过我国上市公司年报信息对股价运动趋势进行预测。实证结果显示,支持向量机对股价运动趋势具有良好的预测能力,特别是表现出对小样本的适应性。然而,支持向量在股价运动趋势预测中也存在着一定的误识率,证明某些上市公司的年报信息存在着某种程度的粉饰和虚假,从而误导投资者的决策行为。
关键词：
年报信息 股价运动趋势 支持向量机
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王雪妮 郝舒哲 常建波 邓显羽
气象干旱制约着区域农业生产活动，通过监测预报、提前部署可有效降低其带来的危害。基于“先分解，后重构”思想，将自适应噪声完备经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，构建CEEMDAN-GWO-SVM组合机器学习模型。以山西省1956-2007年逐月自适应帕默尔干旱指数(self-calibrated palmer drought severity index, scPDSI)为训练集，以2008-2020年逐月scPDSI值为测试集。采用scPDSI预测值与实际值之间的均方误差、平均绝对误差及决定系数作为评价指标，对该模型的预测效果进行了评价，并比较了该模型与常用的GWO-SVM和随机森林模型预测结果。结果表明：相较于两种常用机器学习模型，基于CEEMDAN-GWO-SVM模型预测得到的均方根误差可分别降低7.6%和19.5%，平均绝对误差分别降低19.9%和27.4%，决定系数则分别提高5.6%和20.3%，预测的干旱等级和实际情况接近。CEEMDAN-GWO-SVM模型预测精度优于GWO-SVM模型和随机森林模型，在气象干旱预测中具有较好的适用性。
[期刊] 林业科学
[作者]
张燕 宋魁彦 佟达
成熟材含量的高低决定木材性质的优劣,合理界定幼龄材与成熟材的分界点,准确预测成熟材材质有利于木材高效加工利用。为了确定人工林班克松的成熟期和预测成熟材解剖性质,采用支持向量机(SVM)界定幼龄材与成熟材的分界点,在此基础上利用幼龄材解剖性质预测成熟材解剖性质。结果表明:人工林班克松幼龄材与成熟材的分界点在树木生长的第18年;成熟期解剖性质明显优于幼龄期,变化较幼龄期平缓;成熟预测误差低、相关性高;预测曲线能够体现解剖性质整体的变化趋势,但对解剖性质测试集突变点及其之后的变化情况表现不足。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 赵一新 黄强
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
[期刊] 金融研究
[作者]
杨毓 蒙肖莲
本文考察支持向量机SVM(Support Vector Machines)在商业银行构建企业破产预测模型中的作用。由于SVM能够使用小样本捕获特征空间的几何特征并抽取出最优解,因此对于企业破产预测问题,使用SVM方法构建的分类机的性能比倒传递神经网络模型(BPN)方法构建的分类机的性能要好。本文同时考察了取不同参数值时SVM模型性能的变化。此外,本文考察和总结了与BPN相比,SVM算法的几个优越点。研究结果表明,当训练集的规模变小时,SVM的精确性和推广性能优于BPN．
关键词：
企业破产预测 支持向量机 商业银行
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘文博
针对应急物资需求量的预测问题，提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中，各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正，从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邢涛 高英慧
本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔庆安
能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而后采用主成分分析来降低预测模型输入因子的维度,并将上年度能源需求的历史数据作为时序变量反馈引入模型,再利用支持向量机在小样本条件下建立能源需求的预测模型。对1997~2011年能源需求预测的实证研究表明,所提方法的拟合与预测性能均优于现有方法,说明了方法的有效性与优势。
关键词：
能源需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘道文 樊明智
为提高预测精度,采用基于支持向量机理论的预测方法对股票价格指数进行预测。文章在分析支持向量机预测基本原理基础上,以交叉验证法确定了最佳回归参数并以此建立了预测模型。对上海证券交易所的股票价格指数进行预测,研究结果表明基于支持向量机预测法能较准确地反映股票价格指数的变化趋势且提高了预测精度,验证了此方法在股票价格指数预测中的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李坤 谭梦羽
文章将小波理论与支持向量机方法相结合,结合了二者的优势,提出了一种小波支持向量机回归的股票预测模型。该模型引入小波基函数来构造支持向量机的核函数,得到了一个新的支持向量机模型。并用3种大盘指数和13类不同行业的股票进行测试,取得了良好的效果。
关键词：
机器学习 小波核 支持向量机 股票预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
严骏宏
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
关键词：
小波分解 支持向量机 组合预测
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