文献类型：期刊文章

作　　者：吴朝阳[1]

机构地区：[1]康考迪亚大学统计与数学系

出　　处：《智能系统学报》

年　　份：2010

卷　　号：5

期　　号：3

起止页码：277-281

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：当前基于灰色GM(1,1)模型和ARMA模型的组合模型GM-ARMA模型存在着2点不足:一是由于GM(1,1)模型不是最优的,导致了GM-ARMA模型也不是最优的;二是GM-ARMA模型并没有恰当地结合2个子模型,这也导致了GM-ARMA模型不是最优的.为此,首先引入数据维度参数和白化背景值的系数2个参数来改进GM(1,1)模型,然后同时优化ARMA模型中的P、Q2个参数来改进GM-ARMA模型,称新的模型为RevisedGM-ARMA(RGM-ARMA)模型.实例证明RGM-ARMA的误差小于ARIMA和GM-ARMA模型,并且为组合模型的建立提供了新的思路.

关 键 词：灰色模型  GM(1,1)模型 ARMA模型 GM-ARMA模型  股指预测

分 类 号：F830.91[金融学类] N11]