基于混合估计与预测方法的股市交易量预报  

Forecasting Trading Volume Based on Wavelet—Kalman Filtering Hybrid Estimating and Forecasting Algorithm

作　　者：高雷[1] 任慧玉[2] 

机构地区：[1]汕头大学商学院,广东汕头515063 [2]河南财经学院,河南郑州450002

出　　处：《管理工程学报》2006年第2期144-147,共4页Journal of Industrial Engineering and Engineering Management

基　　金：德国国家研究局项目;德国国家学术交流中心项目;德国弗利德里西.弗利克基金

摘　　要：本文通过将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而将卡尔曼滤波和小波分析相结合,提出了既具有实时性和递归性又具有多尺度分析能力的小波-卡尔曼滤波混合估计与预测方法(wavelet-Kalman filtering hybrid estimating and forecasting algorithm,WKHEFA)。运用此方法,本文较好地预测了上证指数的交易量。This research paper originally build up the Wavelet-Kalman Filtering Hybrid Estimating and Forecasting Algorithm （WKHEFA）, which incorporates the advantages of both Kalman filtering and wavelet analysis. And it successfully forecasts the 30-minute trading volume of Shanghai Stock Exchange based on WKHEFA.

关 键 词：卡尔曼滤波 小波分析 实时预报 交易量 

分 类 号：F8[经济管理]