文献类型：期刊文章

作　　者：罗洪奔[1,2]

机构地区：[1]中南大学商学院,湖南长沙410083 [2]湖南大学科学技术研究院,湖南长沙410082

出　　处：《财经理论与实践》

基　　金：教育部博士点基金资助项目(20090161120044)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：2

起止页码：27-34

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2014_2016、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA<107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。

关 键 词：金融时间序列 灰色预测 ARIMA PSO 遗传算法

分 类 号：TP273.23]