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   中国科学院科技战略咨询研究院

中国管理科学 ›› 2016, Vol. 24 ›› Issue (9): 11-20.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2016.09.002

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基于近邻互信息的SVM-GARCH股票价格预测模型研究

张贵生1,2, 张信东1,2   

  1. 1. 山西大学管理与决策研究所, 山西 太原 030006:;
    2. 山西大学经济与管理学院, 山西 太原 030006
  • 收稿日期:2015-11-09 修回日期:2016-03-24 出版日期:2016-09-20 发布日期:2016-09-30
  • 通讯作者: 张贵生(1977-),男(汉族),山西晋中人,山西大学经济与管理学院,讲师,博士,研究方向:金融资产价格预测性研究、预测支持系统,E-mail:zhanggs@sxu.edu.cn. E-mail:zhanggs@sxu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金面上项目(71371113);教育部人文社会科学研究项目(13YJA790154)

A SVM-GARCH Model for Stock Price Forecasting Based on Neighborhood Mutual Information

ZHANG Gui-sheng1,2, ZHANG Xin-dong1,2   

  1. 1. Institute of Management and Decision, Shanxi University, Taiyuan 030006, China;
    2. School of Economics and Management, Shanxi University, Taiyuan 030006, China
  • Received:2015-11-09 Revised:2016-03-24 Online:2016-09-20 Published:2016-09-30

摘要: 为了克服传统线性模型分析处理收益率数据非线性因素的不足,本文提出一种新的基于近邻互信息特征选择的SVM-GARCH预测模型。该模型利用SVM处理高维非线性数据的优势,不仅包含了股指序列自身的历史数据信息,而且通过近邻互信息的方式融合了与目标股指数据关系密切的周边证券市场的相关变化信息。仿真实验结果表明,该模型在时序数据除噪、趋势判别以及预测的精确度等方面均优于传统的ARMA-GARCH模型。

关键词: 股票价格预测, SVM-GARCH模型, 近邻互信息

Abstract: In order to overcome the limitations of the traditional linear model in dealing with the nonlinearity in time series, a novel SVM-GARCH forecasting model is proposed based on the neighborhood mutual information. By constructing high dimensional input variables, the proposed nonlinear model not only absorbs the historical information in the time series data but also incorporates the stock market information in different regions through feature selection by the neighborhood mutual information. Empirical studies demonstrate that the proposed model is superior to the traditional linear ARMA-GARCH model in terms of data denosing, trend discrimination and prediction accuracy etc.

Key words: stock price forecasting, SVM-GARCH model, neighborhood mutual information

中图分类号: