改进的非参数核估计预测上证指数

作者：赵俊

来源：辽宁科技学院学报, 2012, (02): 37-39.

• 非参数核估计
• 支持向量机
• 隐马尔科夫模型
• 上证指数
• 预测 Non-parametric kernel regression estimation
• Supported vector machine
• Hidden Markev model
• The Shanghai composite index
• Predict

改进了单纯利用非参数核估计预测上证指数的方法。首先利用隐马尔科夫模型将数据分成两种状态,即正常状态和非正常状态。然后对正常状态的数据仍然使用非参数核估计进行预测,而对非正常状态的数据则结合支持向量机(SVM)进行预测。由于在较少数据预测问题中支持向量机模型预测具有较大的优势,从而使新的预测方法较以前的方法具有更好的预测效果。

• 出版日期2012
• 单位合肥工业大学; 江苏科技大学