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J-GLOBAL ID：201702264592661036   整理番号：17A0473824

混合周波数サンプリングを用いた株価指数予測のための多重サポートベクトルマシンアプローチ【Powered by NICT】

A multiple support vector machine approach to stock index forecasting with mixed frequency sampling

著者 (4件)： Pan Yuchen (School of Economics and Business Administration, Chongqing University, No. 174 Shazhengjie, Shapingba, Chongqing 400044, China) ,  Xiao Zhi (School of Economics and Business Administration, Chongqing University, No. 174 Shazhengjie, Shapingba, Chongqing 400044, China) ,  Wang Xianning (School of Economics and Management Administration, Chongqing Normal University, No. 37, University town middle road, Shapingba district, Chongqing 401331, China) ,  Yang Daoli (School of Economics and Business Administration, Chongqing University, No. 174 Shazhengjie, Shapingba, Chongqing 400044, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 122  ページ： 90-102  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 株価指数を予測するために一般的に使用される独立変数は普通,種々の頻度でサンプリングされたデータを含み,同時に,多重出力が存在する。しかし,現在の大部分の研究は,独立変数と多出力問題で異なる周波数を無視している。本論文では,複数出力サポートベクトルマシン非制限混合データサンプリング(MSVM UMIDAS)アプローチ混合周波数独立変数を適用して逐次点のための複数の結果を同時に達成できるを提案した。(t 1),(t 2)と(t 3)の観点から株式予測のためのMSVM UMIDASのサンプル内およびサンプル外性能を試験し,他のモデルの結果と提案したモデルの性能を比較した。結果は,四つの異なる測定により評価した時,このモデルは優れた性能を持つことを示した。このように,著者らの提案したモデルは実際にはより現実的であると株価予測のための多出力と混合周波数問題のための適切なツールである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *多重化 ,  *周波数
準シソーラス用語： *株価 ,  株価予測 ,  *株価指数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MIDAS ,  MSVM ,  混合周波数に依存しない変数 ,  非線形 ,  株価は予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： サンプリング ,  株価指数 ,  予測 ,  多重 ,  サポートベクトルマシン