| 均生函数和偏最小二乘回归神经网络集成的股市建模研究 |
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| 引用本文： | 杨毅.均生函数和偏最小二乘回归神经网络集成的股市建模研究[J].柳州师专学报,2011,26(4):117-122. |
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| 作者姓名： | 杨毅 |
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| 作者单位： | 柳州职业技术学院,经济信息管理系,广西柳州545004 |
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| 摘 要： | 建立股市预测模型是一个具有挑战意义的工作。利用均生函数（Mean generation Function,MGF）方法对股市时间序列重构,再利用偏最小二乘法提取对股市影响的综合变量作为神经网络的输入因子。利用Boosting技术和不同的神经网络算法,生成神经网络集成个体,用＂误差绝对值和最小＂作为最优准则,采用线性规划方法计算得到组合预测模型的各权系数,以此建立股市组合预测模型。通过S＆P500指数开盘价进行实例分析,并与传统的时间序列分析和其他集成方法对比,该方法能获得更准确的预测结果。计算结果表明该方法能充分反映股票价格时间序列趋势,为金融时间序列预测提供一个有效建模方法。
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| 关 键 词： | 均生函数 偏最小二乘回归 神经网络 股市建模 |
A Stock Market Modeling Research Based on MGF-PLS Neural Network Ensemble |
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| YANG Yi.A Stock Market Modeling Research Based on MGF-PLS Neural Network Ensemble[J].Journal of Liuzhou Teachers College,2011,26(4):117-122. |
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| Authors: | YANG Yi |
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| Institution: | YANG Yi(Department of Economic Information Management,Liuzhou Vocational & Technical College,Liuzhou,Guangxi,5455004 China) |
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| Abstract: | The paper discusses to establish a stock market forecasting model by means of MGF-PLS neural network ensemble.Firstly,the mean generation function（MGF）method is used to reconstruct for the stock market time series ion,and then,the partial least squares me |
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| Keywords: | MGF PLS neural network stock market modeling |
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