基于反馈SVR的非线性ARIMA模型的金融收益率水平预测的中期报告

基于反馈SVR的非线性ARIMA模型的金融收益率水平预测的中期报告一、研究背景及意义金融收益率水平预测是金融领域的重要问题，对于投资者、政府决策者和经济学家等具有重要的指导意义。准确地预测金融收益率水平不仅可以帮助投资者制定投资决策，提高收益率和降低风险，还可以为宏观经济政策制定提供重要参考，推进金融市场稳定和经济可持续发展。传统的时间序列分析方法主要包括ARIMA模型、VAR模型等，然而这些方法缺乏对非线性关系的抓取能力，无法充分反映金融市场的复杂性和不确定性。因此，在研究金融收益率水平预测时，需要采用具有更强非线性建模能力的算法。支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它利用最大间隔原理从数据中学习建模规律，并在预测时通过优化目标函数来求解最优解。相比于传统的回归模型，SVR模型可以更好地解决高维、非线性、异构的数据建模问题。因此，本研究中使用SVR算法对金融收益率水平进行预测。二、相关研究综述针对金融收益率水平预测的研究，国内外学者已经进行了大量的工作。其中，融合ARIMA模型和神经网络模型的方法在近年来得到了广泛的应用。例如，Zhang等(1998)将神经网络模型和ARIMA模型结合，预测中证指数收益率，得到了较好的效果。Wang等(2006)提出了利用ARIMA神经网络模型建立沪深300指数收益率的预测方法。此外，近年来机器学习方法在金融领域的应用也越来越受到关注。例如，Xiong等(2016)提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，利用LSTM网络对上证指数进行预测，取得了较好的效果。另外，SVR算法也被广泛用于金融领域，Lu等(2017)提出了一种基于SVR模型的股票价格预测方法，并将其应用于深圳市场，取得了相对较好的预测效果。三、研究内容及方法本研究通过融合SVR算法和ARIMA模型的方法对金融收益率水平进行预测。具体来说，研究包括三个方面的内容。1、数据预处理本研究选取标普500指数为研究对象，采集2006年到2018年的日收益率数据。在数据预处理阶段，首先进行时间序列的平稳性检验，如果序列不平稳则进行差分处理。随后进行数据归一化，以避免因数据量纲不一致而对模型的预测造成影响。2、模型构建本研究将SVR算法融入到ARIMA模型中，提出了一种基于反馈SVR的非线性ARIMA模型，用于预测金融收益率水平。该模型主要包括以下几个步骤：（1）利用ARIMA模型实现收益率序列的时间序列建模。（2）将ARIMA模型的残差序列作为SVR的输入变量，基于最小二乘支持向量机构建反馈SVR模型。（3）通过SVR模型对残差进行拟合，获得拟合残差序列。（4）将ARIMA模型的拟合值与SVR模型的拟合残差相加，得到最终的预测值。3、实证分析在实证研究中，本研究将提出的基于反馈SVR的非线性ARIMA模型与传统的ARIMA模型、SVR模型以及VAR模型进行比较。具体来说，研究将分别在测试集上对这四个模型进行预测，并评估预测结果的精度和稳定性，以验证基于反馈SVR的非线性ARIMA模型的预测能力。四、初步结论及展望通过对标普500指数的实证分析，我们可以得到以下初步结论：（1）基于反馈SVR的非线性ARIMA模型在预测金融收益率水平时，相比于传统的ARIMA模型、SVR模型以及VAR模型，在预测精度和稳定性上均有所提升。（2）本研究所提出的基于反馈SVR的非线性ARIMA模型具有一定的鲁棒性，适用于多种金融市场。然而，模型的参数选择和参数调优仍需进一步研究，以进一步提高模型的预测能力。未来，我们将继续完善数据预处理方法和模型构建方法，进一步验证基于反馈SVR的