CSpace  > 系统科学研究所
基于区间型数据的金融时间序列预测研究
杨威1; 韩艾2; 汪寿阳2
2016
Source Publication系统工程学报
ISSN1000-5781
Volume31Issue:6Pages:816
Abstract提出了金融数据预测新方法——区间型时间序列模型, 是传统时间序列模型的拓展. 在与传统的点值AR模型、VAR模型以及Naive模型的比较分析中发现, 区间数据模型的预测精度更高, 区间高价和区间低价预测误差均较小, 而且具有统计显著性. 进一步, 不同的估计样本量、数据频度以及不同市场特征的区间价格数据对区间模型的稳定性检验再次验证了区间数据模型的可靠性. 区间型金融时间序列预测研究不仅为金融问题的定量分析提供了新的视角, 也可为政策制定和交易策略实施提供了更丰富的决策参考信息.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/42637
Collection系统科学研究所
Affiliation1.山西大学
2.中国科学院数学与系统科学研究院
Recommended Citation
GB/T 7714
杨威,韩艾,汪寿阳. 基于区间型数据的金融时间序列预测研究[J]. 系统工程学报,2016,31(6):816.
APA 杨威,韩艾,&汪寿阳.(2016).基于区间型数据的金融时间序列预测研究.系统工程学报,31(6),816.
MLA 杨威,et al."基于区间型数据的金融时间序列预测研究".系统工程学报 31.6(2016):816.
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