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1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革和金融體制改革的深入,證券投資己成為社會(huì)生活的一個(gè)重要部分,股票交易作為證券投資的一種,是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中最常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)。股票市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),利用傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)很難揭示其內(nèi)在的規(guī)律。 本文運(yùn)用模糊理論于時(shí)間序列分析上,建立以時(shí)變模糊時(shí)間序列為主的預(yù)測(cè)模型。該預(yù)測(cè)模型采用聚類(lèi)方法找到離群點(diǎn),采用模糊趨勢(shì)檢測(cè)方法去除數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性,再運(yùn)用模糊合成運(yùn)算,然后將結(jié)果去模糊化,最后找到區(qū)間長(zhǎng)度
2、與階次數(shù)的最佳組合,計(jì)算整體最佳預(yù)測(cè)值。 本文取得的主要研究成果:第一,本文的研究將模糊時(shí)間序列引入證券分析,以模糊數(shù)學(xué)中隸屬度的方式對(duì)原始變量進(jìn)行了量化定義和分析,為進(jìn)一步明確描述動(dòng)態(tài)的股市行情開(kāi)辟了新的思路。 第二,對(duì)本文的算法進(jìn)行了算法復(fù)雜度分析,給出了該算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。 第三,與傳統(tǒng)股市分析方法相比,證實(shí)該模型用于證券預(yù)測(cè)的可行性及準(zhǔn)確性。本文的方法從實(shí)用角度出發(fā),為決策者提供了更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)
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