【摘 要】
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随着大数据时代的到来,日益累积的金融时间序列数据在人们日常生活中扮演着重要的角色.金融数据的波动是由多个影响因素以某种方式相互混合的结果.在没有任何先验知识的情形下,从金融时间序列数据自身出发,去寻求数据的内部形成机制,这将有助于人们对数据的进一步认识,更好地服务于大众.独立成分分析（ICA）作为一种经典的数据分析工具,可以仅从观测数据出发,估计出数据产生的隐变量模型和相互独立的隐变量,挖掘数据产
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随着大数据时代的到来,日益累积的金融时间序列数据在人们日常生活中扮演着重要的角色.金融数据的波动是由多个影响因素以某种方式相互混合的结果.在没有任何先验知识的情形下,从金融时间序列数据自身出发,去寻求数据的内部形成机制,这将有助于人们对数据的进一步认识,更好地服务于大众.独立成分分析（ICA）作为一种经典的数据分析工具,可以仅从观测数据出发,估计出数据产生的隐变量模型和相互独立的隐变量,挖掘数据产生的内部驱动机制.本文针对单通道非平稳非线性的金融时间序列数据,研究基于互补集合经验模态分解（CEEMD）和ICA的集成分析及预测方法.主要分为以下两部分:第一部分,集成方法是分析金融数据本质现象最有效、最准确的方法之一.针对单通道金融时间序列,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解（CEEMD）以及半参数线性非高斯分析（Spline-LCA）的非线性非平稳金融时间序列分析方法,即,CEEMD-Spline-LCA.该方法主要由以下三个部分构成:首先,应用CEEMD方法来获取金融数据的本征模态函数（IMFs）.其次,依据IMFs与金融时间序列之间的贡献系数,将IMFs进行重组,得到新的IMFs序列（NIMFs）.最后,利用Spline-LCA方法从NIMFs序列中分离得到独立成分（ICs）,这些ICs是金融时间序列包含的相互独立的隐变量,反映了不同的内在驱动因素.以股票价格（美国道琼斯工业平均指数）为例,应用CEEMD-Spline-LCA得到5个ICs,它们与真实的经济指标对应良好.通过对比分析发现,它们分别对应居民消费物价指数（CPI）、美元指数（USDX）、国内生产总值（GDP）变化率、美国联邦利率、以及重大国际事件.利用ICs重构股票价格,分析了这些经济指标对股票价格波动的影响机制.第二部分,在方法CEEMD-Spline-LCA基础上,本文提出整合预测模型.其目的主要是从金融数据的内部形成机制出发,对金融数据进行准确预测.在这里主要以股票价格为研究对象,以RBFNN为基础预测器,对由分析方法所得的ICs利用RBFNN进行逐一预测.接着,运用线性回归方法对其进行整合,给出股票价格预测.对比实验表明,在统计指标MAE、MAPE、SMAPE、R~2分析下,本文提出的预测模型在一定程度上优于其它预测模型.
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