基于反饋SVR的非線性ARIMA模型的金融收益率水平預測的中期報告

基于反饋SVR的非線性ARIMA模型的金融收益率水平預測的中期報告一、研究背景及意義金融收益率水平預測是金融領域的重要問題，對于投資者、政府決策者和經(jīng)濟學家等具有重要的指導意義。準確地預測金融收益率水平不僅可以幫助投資者制定投資決策，提高收益率和降低風險，還可以為宏觀經(jīng)濟政策制定提供重要參考，推進金融市場穩(wěn)定和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)的時間序列分析方法主要包括ARIMA模型、VAR模型等，然而這些方法缺乏對非線性關(guān)系的抓取能力，無法充分反映金融市場的復雜性和不確定性。因此，在研究金融收益率水平預測時，需要采用具有更強非線性建模能力的算法。支持向量回歸（SupportVectorRegression,SVR）是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習方法，它利用最大間隔原理從數(shù)據(jù)中學習建模規(guī)律，并在預測時通過優(yōu)化目標函數(shù)來求解最優(yōu)解。相比于傳統(tǒng)的回歸模型，SVR模型可以更好地解決高維、非線性、異構(gòu)的數(shù)據(jù)建模問題。因此，本研究中使用SVR算法對金融收益率水平進行預測。二、相關(guān)研究綜述針對金融收益率水平預測的研究，國內(nèi)外學者已經(jīng)進行了大量的工作。其中，融合ARIMA模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的方法在近年來得到了廣泛的應用。例如，Zhang等(1998)將神經(jīng)網(wǎng)絡模型和ARIMA模型結(jié)合，預測中證指數(shù)收益率，得到了較好的效果。Wang等(2006)提出了利用ARIMA神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立滬深300指數(shù)收益率的預測方法。此外，近年來機器學習方法在金融領域的應用也越來越受到關(guān)注。例如，Xiong等(2016)提出了一種基于深度學習的股票價格預測模型，利用LSTM網(wǎng)絡對上證指數(shù)進行預測，取得了較好的效果。另外，SVR算法也被廣泛用于金融領域，Lu等(2017)提出了一種基于SVR模型的股票價格預測方法，并將其應用于深圳市場，取得了相對較好的預測效果。三、研究內(nèi)容及方法本研究通過融合SVR算法和ARIMA模型的方法對金融收益率水平進行預測。具體來說，研究包括三個方面的內(nèi)容。1、數(shù)據(jù)預處理本研究選取標普500指數(shù)為研究對象，采集2006年到2018年的日收益率數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預處理階段，首先進行時間序列的平穩(wěn)性檢驗，如果序列不平穩(wěn)則進行差分處理。隨后進行數(shù)據(jù)歸一化，以避免因數(shù)據(jù)量綱不一致而對模型的預測造成影響。2、模型構(gòu)建本研究將SVR算法融入到ARIMA模型中，提出了一種基于反饋SVR的非線性ARIMA模型，用于預測金融收益率水平。該模型主要包括以下幾個步驟：（1）利用ARIMA模型實現(xiàn)收益率序列的時間序列建模。（2）將ARIMA模型的殘差序列作為SVR的輸入變量，基于最小二乘支持向量機構(gòu)建反饋SVR模型。（3）通過SVR模型對殘差進行擬合，獲得擬合殘差序列。（4）將ARIMA模型的擬合值與SVR模型的擬合殘差相加，得到最終的預測值。3、實證分析在實證研究中，本研究將提出的基于反饋SVR的非線性ARIMA模型與傳統(tǒng)的ARIMA模型、SVR模型以及VAR模型進行比較。具體來說，研究將分別在測試集上對這四個模型進行預測，并評估預測結(jié)果的精度和穩(wěn)定性，以驗證基于反饋SVR的非線性ARIMA模型的預測能力。四、初步結(jié)論及展望通過對標普500指數(shù)的實證分析，我們可以得到以下初步結(jié)論：（1）基于反饋SVR的非線性ARIMA模型在預測金融收益率水平時，相比于傳統(tǒng)的ARIMA模型、SVR模型以及VAR模型，在預測精度和穩(wěn)定性上均有所提升。（2）本研究所提出的基于反饋SVR的非線性ARIMA模型具有一定的魯棒性，適用于多種金融市場。然而，模型的參數(shù)選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)仍需進一步研究，以進一步提高模型的預測能力。未來，我們將繼續(xù)完善數(shù)據(jù)預處理方法和模型構(gòu)建方法，進一步驗證基于反饋SVR的