作者：尚卫平; 戴昱指数平滑法差分自回归移动平均模型最小二乘支持向量机股价预测
摘要：股票价格是一种复杂的非平稳、非线性时间序列,受宏观经济情况、公司财务状况以及国家政策等众多因素的影响,难以用单一数学模型准确描述。为了发挥各种股价预测方法的优点,本文提出了平滑ARI-MA-LS-SVM的组合模型进行股价预测。考虑到我国股市的噪声交易问题严重,本文通过指数平滑法,将股价序列分解成高频噪声序列和低频趋势序列两部分;其次,对这两部分序列分别建立ARIMA模型和LS-SVM模型;最后,将两个模型的预测结果水平叠加,得到最终的预测值。经实证分析,发现平滑ARIMA-LS-SVM组合模型较单一模型的短期预测效果更为理想。
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