基于SSA-ARIMA-HPSO-SVM组合模型的汇率预测  

作　　者：王相宁[1] 杨杰[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学管理学院,合肥230026

出　　处：《统计与决策》2020年第23期134-138,共5页Statistics & Decision

摘　　要：文章首先通过奇异谱分析SSA方法对汇率序列去噪,并通过ARIMA模型,对重构后的汇率序列拟合以提取出原序列的线性部分,再使残差值通过基于杂交的混合粒子群算法优化的支持向量机进行建模并预测,两部分结果相加即为原汇率序列的预测值。结果表明:人民币汇率波动存在着周期振荡的特征,在汇率序列的样本外1-5日预测上,基于SSA方法的组合模型预测性能相对单一模型以及未采取SSA方法的组合模型均更优。

关 键 词：汇率预测 奇异谱分析 粒子群算法 支持向量机 

分 类 号：F224.9[经济管理—国民经济]