【摘 要】
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金融市场是国家经济体系中至关重要组成部分,在某种意义上反应了一个国家的经济发展状况。对金融时间序列进行预测一直是众多投资者的关注热点。然而,由于受政策、气候等多种阶段性变化因素的影响,使得金融时间序列往往在不同时间区间内呈现出不同的变化特征。因此,对某个时间点的预测或对序列整体变化趋势的分析往往无法反映出金融时间序列真实的变化规律。本文提出了时间序列的分段预测概念,并建立了LSTM-Bspline
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金融市场是国家经济体系中至关重要组成部分,在某种意义上反应了一个国家的经济发展状况。对金融时间序列进行预测一直是众多投资者的关注热点。然而,由于受政策、气候等多种阶段性变化因素的影响,使得金融时间序列往往在不同时间区间内呈现出不同的变化特征。因此,对某个时间点的预测或对序列整体变化趋势的分析往往无法反映出金融时间序列真实的变化规律。本文提出了时间序列的分段预测概念,并建立了LSTM-Bspline分段预测模型。首先将时间序列划分为等长度的局部拟合区间,然后采用结构特性优良的B样条函数对区间内的序列值进行拟合。通过分析时间序列的性质发现拟合区间内的B样条参数与上一区间内的序列值存在函数关系。针对局部拟合区间内B样条的参数,本文采用长短期记忆神经网络（LSTM）对其建立模型。根据上一区间的序列值对当前区间的B样条参数做出估计。通过对模型进行训练获取估计值,进而计算出局部拟合区间内的序列预测值。为验证模型的可行性,本文将宝洁公司2009年2月至2020年12月的股票数据作为实证分析对象。分别使用差分自回归移动平均模型（ARIMA）、LSTM以及LSTM-Bspline对未来300个交易日的收盘价进行分析预测,并将预测结果进行对比。选取多种评价指标来评价比较模型之间的优劣。结果表明,本文构建的LSTM-Bspline模型预测是有效的。
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