【摘 要】
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针对多变量预测股指开盘价问题,为了提高预测精度,提出一种基于倒置误差的GXS组合模型,对沪深300指数每日开盘价进行回归预测。运用网格搜索(GridSearchCV)算法和10折交叉验
【基金项目】
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国家社科基金资助项目“基于马克思劳动生产力理论的技术进步测度方法研究”(19BJL004)
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针对多变量预测股指开盘价问题,为了提高预测精度,提出一种基于倒置误差的GXS组合模型,对沪深300指数每日开盘价进行回归预测。运用网格搜索(GridSearchCV)算法和10折交叉验证法,对极度梯度提升树(XGBoost)模型与基于径向基RBF核函数的支持向量回归(SVR)模型进行参数优化,取修正的预测误差进行误差倒数法赋权,搭建GXS组合模型。实证结果表明,基于修正误差MAE赋权的GXS组合模型对沪深300指数开盘价预测效果最优。
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