SVR关于上证指数的回归预测

资 源 简 介

SVR关于上证指数的回归预测

详 情 说 明

支持向量回归（SVR）在金融时间序列预测领域展现出了强大的建模能力。针对上证指数的预测问题，利用MATLAB中的libsvm工具箱构建回归模型，能够有效捕捉指数变化的非线性特征。

整个预测流程可分为三个关键环节：首先对原始数据进行归一化处理，消除量纲影响；随后通过交叉验证确定最优的SVR参数组合，包括核函数类型、惩罚系数等；最后采用模糊信息粒化技术对预测结果进行处理，将连续数值转化为具有语义解释的区间预测。

模糊信息粒化的引入是该方法的创新点，它将精确的回归预测值转换为"较高"、"平稳"等模糊语言描述，更符合实际决策需求。实验结果表明，基于SVR-模糊粒化的混合模型对未来五个交易日的走势预测具有较好的参考价值，特别是在识别趋势转折点时表现出色。

这种方法相比传统时间序列模型的优势在于：能够处理非线性关系、对异常值不敏感，且模糊输出更易于理解。但需要注意，金融市场受多重因素影响，模型预测应结合其他分析方法综合研判。