基于ARIMA与信息粒化SVR组合的股指预测研究

作     者：姚金海 YAO Jin-hai

作者机构：中共江西省委党校经济学教研部江西南昌330108 

出 版 物：《运筹与管理》 (Operations Research and Management Science)

年 卷 期：2022年第31卷第5期

页      面：214-220页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家社会科学基金一般项目(16BKS049)。 

主　　题：ARIMA模型 信息粒化 SVR模型 股价指数 投资组合优化 

摘      要：对于证券市场投资者而言,基于合理假设准确预测资产价格未来发展方向与趋势关乎投资成败。本文通过构建一个基于ARIMA与信息粒化SVR的组合预测模型,对股票市场指数价格和收益变化的趋势进行预测。实证研究结果表明:基于ARIMA与信息粒化SVR组合的股指预测模型相较于传统时间序列模型而言,在预测精度和效度方面有较大提升,能够在一定时间周期内对股票等风险资产的价格波动区间进行较为可靠地预测,但目前还只能大致确定时间序列波动的区间范围而不能精确地预测具体点位。未来仍需结合其他预测模型和预判技术进一步深入研究,以有效提升股指趋势预测的准确性和实际指导性。