基于小波分析的灰色模型与ARMA-GARCH模型的组合预测的任务书.docx

基于小波分析的灰色模型与ARMA-GARCH模型的组合预测的任务书
任务书：基于小波分析的灰色模型与ARMA-GARCH模型的组合预测
1.研究背景
随着全球经济的发展，市场变化的不确定性越来越大。在这个背景下，如何准确地预测金融市场的走势，是金融投资者和相关研究人员共同关注的重要问题。传统的时间序列模型（如ARMA模型）在预测金融市场走势时常常存在预测不准确、误差较大等问题，因此需要引入新的方法来提高预测精度。
2.研究意义
基于小波分析的灰色模型和ARMA-GARCH模型的组合预测方法，可以综合运用小波分析的多尺度特性和ARMA-GARCH模型的统计特性，对金融市场的时间序列数据进行更精准的预测，有重要的理论意义和实际应用价值。
3.研究内容
（1）小波分析的基本原理和方法，针对股票市场中存在的波动性，对市场指数进行小波分析。
（2）灰色模型的基本原理和方法，基于小波分析的结果，建立股票市场指数的灰色模型，预测市场指数的走势。
（3）ARMA-GARCH模型的基本原理和方法，针对市场指数存在的异方差性，建立ARMA-GARCH模型，预测金融市场的走向。
（4）将小波分析的灰色模型与ARMA-GARCH模型进行组合，形成一种新的预测模型，对市场指数进行预测和分析。
4.研究方法
（1）采用Python进行数据爬取、清洗和预处理，并进行小波分析、灰色模型和ARMA-GARCH模型的建立和相应的算法设计。
（2）基于现有的市场数据，对两种模型的预测结果进行比较和评估，以确定组合预测方法的优劣。
5.研究难点与重点
（1）基于小波分析的灰色模型和ARMA-GARCH模型的建立，以及各模型参数的优化。
（2）对两种模型预测结果的综合比较和评估，以及组合方法的选择。
6.预期成果
（1）基于小波分析的灰色模型和ARMA-GARCH模型的组合预测方法，可以提高金融市场的预测精度和稳定性。
（2）根据已有市场数据的预测与实际结果的比较，验证所提出的预测模型的有效性。
（3）形成可行的金融市场指数预测模型，并提供对金融投资者的理论和实际指导。
7.研究计划
阶段一：文献调研、模型与算法设计（1个月）
阶段二：数据预处理、小波分析和灰色模型的建立（2个月）
阶段三：ARMA-GARCH模型的建立、组合预测模型的构建与优化（2个月）
阶段四：模型的实验验证、结果分析与总结（1个月）
8.参考文献
[1]毛亚强，郑万鹏.基于小波分析的日交易模式挖掘[J].电子科技大学学报,2007,36(1):111-115.
[2]王涛，罗祥友.基于灰色预测建立股票价格指数的预测模型[J].华南理工大学学报(自然科学版),2007,35(z1):68-71.
[3]张兴民，夏瑞光.ARMA-GARCH模型在股票市场预测中的应用[J].中国管理科学,2006,14(4):166-171.