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韩瑜

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：中国政法大学商学院更多>>
发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域：经济管理更多>>

合作作者

题名
作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇投资者
  • 1篇投资者情绪
  • 1篇个股
  • 1篇关注度
  • 1篇SVM
  • 1篇AR
  • 1篇GARCH

机构

  • 1篇中国政法大学

作者

  • 1篇刘淑环
  • 1篇韩瑜

传媒

  • 1篇大连海事大学...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
相关度排序
基于GARCH-SVM和AR-SVM的个股涨跌预测被引量：1
2016年
提出一种基于GARCH-SVM、AR-SVM和投资者关注度及情绪指标的股票涨跌预测方法。结果表明,加入GARCH或AR等时间序列模型的初步预测结果可以提高SVM预测准确率,这种SVM预测算法既考虑到时间序列的特性,又解决了多变量非线性分类问题。同时,通过加入投资者关注度和投资者情绪的相关指标,可以进一步提高SVM预测的有效性。研究结果还表明,与牛市和熊市相比,投资者关注度和情绪指标在震荡市中对预测精度的影响更大。
韩瑜刘淑环
关键词：SVMGARCHAR投资者情绪
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