| 基于 EWT-SSA-PSO-ELM 模型的P2P 网贷市场收益率预测 |
| Prediction of P2P online lending market yield based on EWT-SSA-PSO-ELM model |
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| 作者 | 单位 | | 崔金鑫 | 福州大学经济与管理学院,福州大学投资与风险管理研究所 | | 邹辉文 | |
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| 中文摘要 |
| 鉴于目前鲜有研究关注 P2P 网贷市场收益率预测问题, 针对已有金融市场收益率预测研究存在的不足, 提出了一种基于两阶段分解技术和粒子群优化极限学习机的 EWT-SSA-PSO-ELM 预测模型. 引入 EWT 经验小波分解算法对原始的收益率综指序列进行分解, 进而提高原始序列的分解效率; 采用 Lempel-Ziv 复杂度算法提升模式分量重构的科学性, 避免以往分量重构过程的随意性; 利用 SSA 奇异谱分解算法对高频重构分量进行降噪, 从而提升高频重构分量预测效果. 基于该预测模型对 P2P 网贷市场收益率综指进行预测, 实证结果表明, 所构建的收益率预测模型的性能显著优于其余基准对比模型. |
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