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《河海大学》 2007年
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基于状态空间模型的金融时间序列预测方法

茹正亮  
【摘要】:在金融领域,时间序列数据是一类重要的数据,对其进行分析和研究具有十分重要的意义。然而在实际应用中,由于金融领域的特殊性、传统方法的局限性,对时间序列数据预测会有一定的误差。因此,本文引入一种新的时间序列模型分析方法——状态空间模型方法。状态空间模型方法提供了一个更合理的金融时间序列模型分析框架。本文对基于状态空间模型的时间序列预测方法进行了研究,主要工作如下: 1、首先介绍了状态空间模型、Kalman滤波器、Kalman预报器、Kalman平滑器、最优固定区间平滑、稳态Kalman滤波及其渐近稳定性等理论。 2、详细介绍了利用Kalman滤波、最优固定区间平滑、预报误差分解似然函数以及EM算法融为一体的递推迭代方法,最大限度地利用全部时间序列数据得到的参数估计。 3、分别用乘积季节模型和状态空间模型对非平稳时间序列建模,并以城乡居民存款月余额数据为研究对象,比较预测结果。 4、乘积季节模型中通过指定P=或Q=选项为括号内的一列时间间隔,控制让哪些时间间隔上具有参数,这样得到的子集模型比传统的模型好,预测精度更高。
【学位授予单位】:河海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:O211.6

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