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基于区间型数据的金融时间序列预测研究

作者:杨威; 韩艾; 汪寿阳区间时间序列区间运算区间预测

摘要:提出了金融数据预测新方法——区间型时间序列模型,是传统时间序列模型的拓展.在与传统的点值AR模型、VAR模型以及Naive模型的比较分析中发现,区间数据模型的预测精度更高,区间高价和区间低价预测误差均较小,而且具有统计显著性.进一步,不同的估计样本量、数据频度以及不同市场特征的区间价格数据对区间模型的稳定性检验再次验证了区间数据模型的可靠性.区间型金融时间序列预测研究不仅为金融问题的定量分析提供了新的视角,也可为政策制定和交易最略实施提供了更丰富的决策参考信息.

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系统工程学报

《系统工程学报》(CN:12-1141/O1)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《系统工程学报》主要刊登管理科学与工程的各个领域,如复杂系统理论与应用、优化理论、决策与对策系统分析、评估、预测、工业工程、信息技术及生产调度等。

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