【摘 要】
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将EMD(经验模式分解)方法应用到股票价格趋势的预测中,找出影响股票市场波动的关键因素,旨在提高预测的精确性.通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段,重
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将EMD(经验模式分解)方法应用到股票价格趋势的预测中,找出影响股票市场波动的关键因素,旨在提高预测的精确性.通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段,重组为高频序列、低频序列和趋势序列,运用高阶自回归和GARCH模型对分解出来的各序列进行拟合和预测,避免各个分段预测过程中的误差累积,最后对预测数据重组,得到样本外数据的预测序列.结果表明,该模型具有较好的预测效果,能给投资者提供更为合理的股票投资意见,同时为趋势预测研究提供借鉴.
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