EMD和GARCH模型应用于股票价格预测

摘要：

将EMD（经验模式分解）方法应用到股票价格趋势的预测中，找出影响股票市场波动的关键因素，旨在提高预测的精确性。通过EMD方法将上证指数日收盘价数据分解为不同频率的数据段，重组为高频序列、低频序列和趋势序列，运用高阶自回归和GARCH模型对分解出来的各序列进行拟合和预测，避免各个分段预测过程中的误差累积，最后对预测数据重组，得到样本外数据的预测序列。结果表明，该模型具有较好的预测效果，能给投资者提供更为合理的股票投资意见，同时为趋势预测研究提供借鉴。

关键词：股价预测、EMD、GARCH模型、自回归模型

分类号：F832.48(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金项目71073056

在线出版日期：2014-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2029-2034