閔 盈 盈

(1. 東北農(nóng)業(yè)大學 工程學院，哈爾濱 150001; 2. 哈爾濱商業(yè)大學，哈爾濱 150028)

信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及廣泛應(yīng)用，使我們總在尋找數(shù)據(jù)統(tǒng)計或者數(shù)據(jù)處理的方法，從而產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘這一學科，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于任何類型的數(shù)據(jù)信息源，有的數(shù)據(jù)中含有時間的因素，而且時間之間還會存在有某種聯(lián)系，這樣的一些數(shù)據(jù)被稱為時間序列，時間序列目前在很多的領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，時間序列模型也應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中，這種基于模型的時間序列數(shù)據(jù)挖掘具有很好的研究前景，目前的時間序列模型主要有隱馬爾可夫模型、隱半馬爾可夫模型、BOX-Jenkins回歸、ARIMA模型等方法[1-2].其中ARIMA模型是一種很重要的時間序列數(shù)據(jù)挖掘模型，但是這個模型往往只是對某個時間點進行研究，事實上一段時間往往影響未來的預(yù)測，所以改進ARIMA模型使其成為一段時間的預(yù)測模型有著重要的意義[3-5].

1 ARIMA模型介紹

ARIMA(Auto Regressive Moving Average)模型是在1976年由Box和Jenkins等人提出,當時應(yīng)用這個序列模型僅僅是在經(jīng)濟和金融等領(lǐng)域.可以把模型ARIMA(p,d,q) 的通式寫成以下形式：

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+et-(θ1et-1+θ2et-2+…+θqet-q)

(1)

該模型分為前后兩個部分，φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-q這部分是自回歸方程，et-(θ1et-1+θ2et-2+…+θqet-q)這部分是誤差移動方程.

2 對ARIMA模型的改進

這樣式(1)就變?yōu)椋?/p>

利用這個模型會更加精確的給出預(yù)測值.

對于這個改進的ARIMA模型可以用圖1描述：

圖1 應(yīng)用ARIMA模型的流程圖

3 應(yīng)用改進前和改進后的ARIMA模型對美國IT股票價格進行了預(yù)測

這個預(yù)測以當天股票價格和對未來一天的收益率為基礎(chǔ)來預(yù)測未來的股票價格，用Java語言實現(xiàn)了相關(guān)算法，運行環(huán)境為:Window XP.實際的股票價格序列使用了美國IT界的股票價格數(shù)據(jù)集.選取了2010年2月10日～2011年9月10日的數(shù)據(jù)來做試驗，用2011年9月13日～2012年10月1日的數(shù)據(jù)來做驗證.

本文對ARIMA模型更新前和更新后的誤差進行了比較，如圖2所示.

圖2 模型更新前后的對比

發(fā)現(xiàn)改良后的ARIMA模型誤差更小，說明改良后的ARIMA模型更優(yōu).對于股票的預(yù)測價格和實際價格也進行了比較，如圖3所示.

圖3 預(yù)測價格與實際價格對比

應(yīng)用跟心模型對股票的價格進行了預(yù)測，如圖4所示.

從以上圖形可以看出改進后的ARIMA模型與改進前的ARIMA模型具比較誤差更小，預(yù)測的股票價格也比較能夠反映實際的情況.能達到對于股票的基本預(yù)測，預(yù)測效果還好于改進前的ARIMA模型.

圖4 三只股票的預(yù)測價格

4 結(jié) 語

本文以時間序列的數(shù)據(jù)挖掘模型ARIMA模型為基礎(chǔ)，為了完成更好的時間段上的預(yù)測，對ARIMA模型進行了改進，用改進的ARIMA模型對美國IT界的股票價格進行了預(yù)測，并比較了改進前后的ARIMA模型的誤差變化，發(fā)現(xiàn)改進后的ARIMA模型與改進前的ARIMA模型具比較誤差更小，預(yù)測的股票價格也比較能夠反映實際的情況，取得了較好的效果，但是ARIMA模型具有短時性不能進行長期的預(yù)測，這方面還有待進一步的研究.

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