基于误差修正的我国创业板指数预测优化研究

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：基于误差修正的我国创业板指数预测优化研究AnoptimizingResearchforGEIForecastingBasedonErrorCorrection作者姓名：陈佳（若是同等学力人员请注明“同等学力申请”，若是港澳台侨及海外留学生请注明申请人生源地）指导教师姓名郑少智及学位、职称：教授学科、专业名称：应用统计学位类型：（学术学位/专业学位）专业学位论文提交日期：2016年6月21日论文答辩日期：2016年6月4日答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：独创性声明本人声明

2、所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得藝南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名；签字日期：么年＾月公Ｌ日Ｊ学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解藝南大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人

3、授权聲南大学可Ｗ夺学位论文的全部或部分内容编入有，可采用影印关数据库进行检索、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：签字曰期；。年＾月曰签字曰期：己年Ｇ月曰＞苗夺气／学位论文作者毕业后去向：工作单位；电话：通讯地址：邮编：暨南大学硕士学位论文摘要股票价格指数作为反映股票市场总的价格水平变化的重要指标，同时也是金融市场上重要的金融工具之一，如何对其价格的波动进行预测一直以来是国内外金融领域研究的焦点问题之一。ARMA模型和GARC

4、H模型是金融时间序列分析应用研究中最为常用的两种模型，组合ARMA-GARCH模型在对创业板指数的预测中较单一ARMA模型的预测效果有所提高；进一步地，支持向量回归模型对ARMA-GARCH模型拟合的残差序列进行拟合预测，并利用遗传算法与粒子群算法对其中参数进行寻优处理，对残差序列进行校正预测。结果表明，利用经过参数寻优的组合ARMA-GARCH-SVR模型的预测效果有较明显的提升。关键词：创业板指数;ARMA模型;GARCH模型;支持向量回归模型I暨南大学硕士学位论文AbstractAsoneofthemostimporta

5、ntindexestoreflecttheoverallpricefluctuationofstockmarket,Stockpriceindex,atthemeantime,isoneofthemostimportantinstrumentsinfinancialmarkets.Sohowtopredictthepricefluctuationofstockpriceindexisalwaysthefocusquestioninthefinancialresearchallovertheworld.ARMAmodelandA

6、RMA-GARCHmodelaretwoofthemostcommonlyusedmodelsintheapplicationoffinancialtimeseriesanalysis.ThehybridARMA-GARCHmodelachieveshigherpredictionaccuracythanthesoleARMAmodel.Additionally,SupportVectorRegression(SVR)modelisusedtofittheresidualsofARMA-GARCHmodel,andusingG

7、AandPSOalgorismstosearchtheoptimizedparametersinSVRmodel.Theresultindicatethat,bothmodelprecisionofpredictionoptimizedbyGAandPSOhaveimprovementcomparedwiththeoneusingdefaultparameters,tosomeextent.KeywordsGrowthEnterpriseIndex;AutoregressiveMovingAverageModel;Genera

8、lizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel;SupportVectorRegressionModelII暨南大学硕士学位论文目录摘要........................................