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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于小波降噪的Kalman股票預(yù)測(cè)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡(jiǎn)介：
- 本文基于前期對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)的研究，在對(duì)股票時(shí)間序列的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種股票預(yù)測(cè)方法，對(duì)股票時(shí)間序列具有一定的適用性。
- 詳細(xì)介紹：
- 本文在結(jié)合小波分析理論與卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上提出了基于小波降噪的Kalman預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過小波降噪后的數(shù)據(jù)通過Kalman預(yù)測(cè)與未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)得出的預(yù)測(cè)結(jié)果相比，前者更為精確，具有更高的可信度。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 本文旨在對(duì)一種現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn)，以提高預(yù)測(cè)的精度。本文在卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，先對(duì)要進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提高預(yù)測(cè)的精度。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 本文將小波降噪理論和卡爾曼濾波原理相結(jié)合，提出了一種新的預(yù)測(cè)方法。而且本方法具有一定的針對(duì)性，在提出本方法之前，我們對(duì)股票時(shí)間序列特征進(jìn)行了分析，通過實(shí)驗(yàn)證明，本方法能夠較好的適應(yīng)股票時(shí)間序列的特點(diǎn)。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 本文基于前期對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)的研究，在對(duì)股票時(shí)間序列的特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種股票預(yù)測(cè)方法，對(duì)股票時(shí)間序列具有一定的適用性，通過實(shí)驗(yàn)，該方法可以較為準(zhǔn)確的對(duì)股票時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)?？梢栽诠墒酗L(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)方面得到一定的應(yīng)用。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 本文在結(jié)合小波分析理論與卡爾曼(Kalman)濾波的基礎(chǔ)上提出了基于小波降噪的Kalman預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過小波降噪后的數(shù)據(jù)通過Kalman預(yù)測(cè)與未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)得出的預(yù)測(cè)結(jié)果相比，前者更為精確，具有更高的可信度。
獲獎(jiǎng)情況
- 無
鑒定結(jié)果
- 無
參考文獻(xiàn)
- 《小波分析理論與MATLAB 2007實(shí)現(xiàn)》 《小波分析與應(yīng)用》 《自適應(yīng)濾波器原理》
同類課題研究水平概述
- 國內(nèi)外的研究員關(guān)于股市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的研究有很多，總體上可分兩個(gè)方面，一種是以方差為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)研究，這主要基于的模型另一種以刀值為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)研究，將刀值看作隨時(shí)間變化的風(fēng)險(xiǎn)，用自回歸模型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、小波分析方法以及混沌技術(shù)等新的技術(shù)出現(xiàn)，出現(xiàn)了很多新的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，改變了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式，突破了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)要求時(shí)間序列同方差的限制，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度。（由于字?jǐn)?shù)限制，更詳請(qǐng)見提交的申請(qǐng)報(bào)告）
