【摘 要】
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本文通过自适应过滤法优化ARIMA模型中前p期历史数据及前q期预测误差前的系数,并利用优化后的模型对以沪深300指数对数收益率及个股三一重工的收盘价为代表的5分钟高频金融时
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“非平稳高频金融数据的大样本性质及应用”(11901397),教育部人文社会科学研究青年基金“非平稳高频金融时间序列的统计推断及实证研究”(18YJCZH153)
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本文通过自适应过滤法优化ARIMA模型中前p期历史数据及前q期预测误差前的系数,并利用优化后的模型对以沪深300指数对数收益率及个股三一重工的收盘价为代表的5分钟高频金融时间序列进行预测。研究表明,自适应过滤法可以显著提升ARIMA模型对于高频金融时间序列的预测精度,均方误差(MSE)分别减少约6.51%、33.33%,均方根误差(RMSE)减少约18.36%、33.51%,平均绝对误差(MAE)减少约5.97%、20.94%。
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