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| 基于HHT-SVR模型的汇率数据去噪与预测 | |
| 作者单位： | ;1.中国科学技术大学管理学院金融信息重点实验室 |
| 摘 要： | 由于存在噪音污染、具有非线性、混沌等特征,汇率预测一直是现代时间序列预测方法的重要而最具挑战的研究领域之一。本文结合变点理论,提出了基于自相关函数均值变点的HilbertHuang变换自适应去噪方法。基于该方法去噪之后的汇率日交易数据建立的SVR模型,具有较高的预测精度,稳定性较强。特别的,该方法具有很好的数据自适应性,无需要主观参与,即可自动完成去噪过程。该方法的提出,为金融时间序列去噪提供了新途径。 |
| 关 键 词： | Hilbert-Huang变换 支持向量回归 汇率 去噪 |
Denoising and Predicting of Exchange Rate Data Based on HHT-SVR Model |
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