标题：基于组合预测模型的股票价格趋势预测
作者：郑献卫 张贺
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海 200072
关键字：股票价格，ARIMA，SVR，组合预测
摘要：针对股票市场高度非线性的特点，单一预测模型很难描述出股票价格趋势的整体特征，提出了一种金融时序预测的组合预测模型。首先，利用自回归移动模型（ARIMA）对股票价格线性趋势进行预测。然后，利用回归支持向量机（SVR）模型对非线性随机变化规律进行预测。最后，采用模糊时变权重方式对两种模型进行结合，得到一种综合考虑股票价格线性和非线性的预测模型。仿真结果显示，组合预测模型取得了令人满意的效果。