基于支持向量機的金融時間序列預(yù)測及非線性協(xié)整研究.pdf

1、支持向量機作為一種新的機器學(xué)習(xí)方法，具有較高的學(xué)習(xí)能力和泛化性能，在解決非線性問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，近年來開始在金融領(lǐng)域得到廣泛的研究和應(yīng)用。本文基于雙正交小波核支持向量機進(jìn)行金融時間序列預(yù)測及非線性協(xié)整研究，研究內(nèi)容主要有以下三個方面：
　　第一，對雙正交小波核函數(shù)的研究?；谥С窒蛄繖C的核函數(shù)理論，結(jié)合雙正交小波良好的數(shù)據(jù)壓縮和特征提取性能，構(gòu)造了一類新的核函數(shù)--雙正交小波核函數(shù)，并通過正定核的容許性條件驗證其有效性，

2、同時構(gòu)造了兩個具體的核函數(shù)：CDF9/7雙正交小波核函數(shù)和Bior(5，5)雙正交樣條小波核函數(shù)。
　　第二，基于雙正交小波核支持向量機的金融時間序列預(yù)測研究。針對金融時間序列的非線性、非平穩(wěn)性等復(fù)雜特征，提出了相空間重構(gòu)和分?jǐn)?shù)差分兩種預(yù)處理方法。然后，針對金融時間序列的離線預(yù)測，構(gòu)造了基于雙正交小波核支持向量機模型，并基于該模型對納斯達(dá)克綜合指數(shù)等證券指數(shù)以及歐元兌美元等匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行了離線預(yù)測。最后，針對高頻時間序列數(shù)據(jù)，提出了

3、基于雙正交小波核支持向量機的在線預(yù)測算法，并基于該算法對滬深300股指期貨數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證研究。
　　第三，基于雙正交小波核支持向量機的非線性協(xié)整研究。結(jié)合非線性協(xié)整的基本理論以及非線性協(xié)整的存在性檢驗方法，建立了基于雙正交小波核支持向量機的非線性協(xié)整模型，并基于該模型對美元指數(shù)和國際原油價格進(jìn)行了實證研究。接著，針對跨度較大的金融時間序列，提出了一種基于動態(tài)規(guī)劃模型的變結(jié)構(gòu)點檢測方法，建立了變結(jié)構(gòu)非線性協(xié)整模型，并基于該模型對美元