马尔可夫链在金融经济时间序列预测中的应用
统计金融
2011-11-23 v1 数据分析、统计与概率
摘要
本研究将复杂马尔可夫链技术应用于金融时间序列预测。复杂马尔可夫链或高阶马尔可夫链与简单的一阶马尔可夫链的主要区别在于存在后效性或记忆性。该技术提出在时间离散化区间层级上进行预测，并将不同频率层级的预测结果拼接为单一预测输出时间序列。时间离散化层级使得利用给定时间序列的分形性质在不同频率上进行预测成为可能。本文给出了全球股票市场指数的预测结果。
引用
@article{arxiv.1111.5254,
title = {Markov Chains application to the financial-economic time series prediction},
author = {Vladimir Soloviev and Vladimir Saptsin and Dmitry Chabanenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.5254},
year = {2011}
}
备注
24 pages, 13 figures