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文件名称：arima的matlab代码-ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict:应用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种
文件大小：175.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-02 07:19:37
系统开源
arima的matlab代码使用
ARIMA-LSTM
混合模型进行相关预测
我们应用了
ARIMA-LSTM
混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数
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论文摘要
预测未来时间段内两种资产的价格相关性在投资组合优化中很重要。
我们应用
LSTM
循环神经网络
(RNN)
来预测两只个股的股价相关系数。
RNN
能够理解时间依赖性。
LSTM
单元的使用进一步增强了其长期预测特性。
为了在模型中同时包含线性和非线性，我们也采用了
ARIMA
模型。
ARIMA
模型过滤数据中的线性趋势并将残差值传递给
LSTM
模型。
ARIMA
LSTM
混合模型针对其他传统预测财务模型进行了测试，例如完整历史模型、恒定相关模型、单指数模型和多组模型。
在我们的实证研究中，ARIMA-LSTM
模型的预测能力明显优于所有其他金融模型。
我们的工作意味着值得考虑使用
ARIMA
LSTM
模型来预测投资组合优化的相关系数。
1.
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