隐马尔科夫模型的改进及其在金融预测中的应用

摘要：

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取固定K-means方法的初始点,使得K-means的聚类结果更加稳定,由此为Baum-Welch算法确定更好的初始迭代值.其次,为更进一步提升预测效果,与已有方法不同,我们将由Baum-Welch算法所得到的模型参数值作为Vertibi算法的输入来确定隐状态的最优取值序列,由此重新划分观测向量,进而得到各个隐状态对应的观测向量的集合;基于Vertibi算法的输出结果,我们重新计算不同类观测向量的均值与方差,将新的均值向量和协方差矩阵作为Baum-Welch算法初始迭代值,最终确定HMM最优的模型参数.最后,代替现有方法仅在历史区间中简单寻求相似走势的做法,我们不仅导出了预测值发生的多步条件概率的精细表达式,而且通过极大化该条件概率的值来得到更佳的预测值.基于中国证券市场具体数据的实证结果表明了本文所提出改进HMM的优越性.

关键词：隐马尔科夫模型、K-means聚类、隐状态、模型参数、金融预测

所属期刊栏目：34

分类号：C931(管理学)

资助基金：国家自然科学基金71371152, 11571270.The National Natural Science Foundation of China 71371152, 11571270

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：469-478