混合模型在经济时间序列预测中的应用研究

摘要：

研究经济预测问题,为社会经济发展提供预测依据.由于经济时间序列是一种多维、非线性数据,采用单-的线性或非线性模型都不全面反映特点,导致预测精度不理想.为了提高经济时间序列预测精度,提出一种多变量自回归(CAR)和支持向量机(SVM)相结合的混合预测方法.混合方法首先利用CAR模型对经济时间序列的线性部分进行预测,然后采用支持向量机对非线性部分进行预测,将预测结果组合在-起,得到混合模型的预测结果.实验结果表明,混合模型的预测精度明显优于单独模型;发挥了2种模型的优势,得到一种精度高的经济预测效果.

关键词：混合模型、多元自回归模型、支持向量机、时间序列

所属期刊栏目：28

分类号：O411.3(理论物理学)

在线出版日期：2011-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：354-356,408