股指期货信息内含股价变动信息的挖掘--小波框架与支持向量回归的金融建模应用

作     者：戴稳胜 吕奇杰 徐曼文 Dai Wensheng;Lü Qijie;Xu Manwen

作者机构：中国人民大学财金学院 台湾清云科技大学 中国华融资产管理公司国际业务部 

出 版 物：《统计研究》 (Statistical Research)

年 卷 期：2008年第25卷第2期

页      面：78-83页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 020201[经济学-国民经济学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 

主　　题：小波框架 支持向量回归 股价预测 期货信息 

摘      要：中国股指期货的推出指日可待,交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一,一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波框架将预测变量分解成不同尺度的多个子序列,揭示隐藏在预测变量内的信息,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构SVR模型。本研究以日经225指数开盘价为预测目标,以期货开盘价为预测变量对模型进行实证研究,结果显示,该模型的预测绩效比单纯SVR模型及随机漫步模型好。未来可尝试以不同的基底函数作进一步研究。