基于支持向量机的金融时间序列预测及非线性协整研究的任务书.docx

基于支持向量机的金融时间序列预测及非线性协整研究的任务书
任务书
任务题目：基于支持向量机的金融时间序列预测及非线性协整研究
研究背景：
随着金融市场的不断发展，人们对金融时间序列预测的精度要求越来越高。然而，传统的统计模型在面对非线性和高维数据时，预测精度往往不够高。近年来，支持向量机（SVM）因其强大的非线性表达能力和良好的泛化性能而受到越来越广泛的关注。它可以从海量的金融数据中学习出预测模型，并对未知数据进行准确的预测。此外，金融市场的多样性和复杂性也使得人们思考金融时间序列的非线性协整关系，针对这一问题应用支持向量机进行研究成为热点。因此，本研究旨在通过SVM算法，对金融时间序列预测以及非线性协整问题进行研究。
研究内容：
1.支持向量机理论
介绍支持向量机的原理及其核函数，分析其在金融时间序列预测中的应用。
2.金融时间序列预测模型
基于SVM，建立金融时间序列预测模型，详细讨论数据预处理、特征提取、模型构建、模型评价等环节，最终实现对未知数据的预测。
3.非线性协整关系研究
研究金融时间序列的非线性协整关系，引入SVM算法，探讨其在协整关系检验中的应用和效果。
4.实证分析
选取实际的金融时间序列数据进行分析，验证所建立模型的预测精度和协整关系研究的有效性。
研究目标:
1.研究支持向量机在金融时间序列预测中的应用，并建立一个可靠的预测模型。
2.探究金融时间序列的非线性协整关系，并将SVM算法引入协整关系检验中。
3.实证分析所建模型的预测精度以及协整关系研究的有效性。
研究方法：
1.文献调研：对支持向量机算法以及相关金融时间序列预测研究进行文献调研，了解研究进展。
2.数据处理：对金融时间序列数据进行处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等。
3.模型建立：基于SVM算法，建立金融时间序列预测模型以及非线性协整检验模型，并进行训练和优化。
4.模型评价：对模型的预测效果和协整检验效果进行评价，包括均方误差、平均绝对误差、方向正确率等指标。
5.实证分析：选取实际的金融时间序列数据进行分析，评估模型的预测精度以及协整关系研究的有效性。
研究意义：
1.探索支持向量机算法在金融时间序列预测中的应用，提高预测精度。
2.研究金融时间序列的非线性协整关系，拓展协整检验研究领域。
3.为金融市场投资决策提供基于SVM的可靠预测模型，并提供协整检验分析手段。
4.对金融时间序列预测研究和协整检验研究有一定的推广和应用价值。
研究进度计划：
第一阶段：文献调研与数据处理
时间：2021年6月-2021年7月
任务：通过文献调研金融时间序列预测领域相关研究，收集并处理实际金融时间序列数据，为后续模型建立打下基础。
第二阶段：模型建立与优化
时间：2021年8月-2021年9月
任务：基于支持向量机算法，建立金融时间序列预测模型和非线性协整检验模型，并进行优化。
第三阶段：模型评价与实证分析
时间：2021年10月-2021年11月
任务：对模型的预测效果和协整检验效果进行评价，并选取实际金融时间序列数据进行分析，评估模型的预测精度以及协整关系研究的有效性。
第四阶段：论文撰写
时间：2021年12月-2022年1月
任务：以研究成果为基础，撰写完整的论文。
参考文献：
1.周金波,林佩茜.支持向量机理论方法及应用研究[J].自然资源学报,2015,30(07):1100-1108.
2.李秀领,路耀涛,罗焱烽,等.基于支持向量机的石化物流需求预测研究[J].物流工程与管理,2018,40(03):35-40.
3.李冠华,陈琦,彭晓斌.非线性协整关系检验及其应用[J].数理统计与管理,2016,35(02):204-211.
4.王永成,陈复捷.基于支持向量机的期货价格预测[J].金融理论与实践,2010(11):50-53.