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        基于貝葉斯最大似然估計(jì)的金融預(yù)測

        2018-04-26 01:48:45斌,溫
        統(tǒng)計(jì)與決策 2018年7期
        關(guān)鍵詞:貝葉斯預(yù)測值算子

        沈 斌,溫 濤

        (西南大學(xué)a.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,重慶 北碚 400715)

        0 引言

        金融預(yù)測是指對(duì)金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)預(yù)測方法來預(yù)測其未來的市場價(jià)格和市場行為,其預(yù)測分析對(duì)象包括各類金融證券指標(biāo)和金融產(chǎn)品價(jià)格,如各種利率、匯率和股票指數(shù)等。

        金融預(yù)測模型一直是學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域,學(xué)者們從不同方面建立了不同的金融預(yù)測模型。近年來,伴隨著我國金融業(yè)的快速發(fā)展,新金融產(chǎn)品逐漸出現(xiàn),為了有效地掌握金融產(chǎn)品的市場發(fā)展規(guī)律,必須對(duì)金融產(chǎn)品發(fā)展趨勢進(jìn)行有效預(yù)測,相關(guān)研究者提出了不同的金融預(yù)測方法,從簡單的單項(xiàng)預(yù)測方法,到逐漸發(fā)展起來的組合預(yù)測方法。單項(xiàng)預(yù)測方法主要包括傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法[1,2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[3,4]等,這些單項(xiàng)預(yù)測方法的預(yù)測精度往往具有時(shí)好時(shí)壞性,而組合預(yù)測模型,尤其是變權(quán)重組合預(yù)測模型的預(yù)測效果往往更好。

        組合預(yù)測模型的好壞,主要看預(yù)測值與實(shí)際值的擬合度大小。定常權(quán)預(yù)測模型類似于線性回歸模型或線性規(guī)劃模型,而變權(quán)組合預(yù)測模型類似于非線性規(guī)劃模型。為了實(shí)現(xiàn)變權(quán)重的目的,在借鑒以往各期預(yù)測精度的基礎(chǔ)上確定最優(yōu)權(quán)重是一個(gè)比較好的選擇,因此,有必要借鑒引導(dǎo)算子和最大似然理論。

        以往論文關(guān)于最優(yōu)化問題的設(shè)定,往往借助于最小二乘法構(gòu)建優(yōu)化模型,而誘導(dǎo)算子的設(shè)定往往只是考慮本期的預(yù)測精度[5-11]。在本文中,將運(yùn)用貝葉斯最大似然理論構(gòu)建誘導(dǎo)算子,運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)理論構(gòu)建優(yōu)化模型,運(yùn)用泰勒級(jí)數(shù)展開進(jìn)行參數(shù)的等價(jià)轉(zhuǎn)換,在此基礎(chǔ)上,建立新的基于貝葉斯最大似然估計(jì)的組合預(yù)測模型,通過算例分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較大時(shí),本組合預(yù)測方法具有較好的預(yù)測效果。在本文中,將研究基于貝葉斯最大似然估計(jì)的組合預(yù)測模型在金融產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測方面的應(yīng)用問題,以求有效監(jiān)控市場上金融產(chǎn)品的價(jià)格變動(dòng),準(zhǔn)確地進(jìn)行金融產(chǎn)品價(jià)格變化趨勢預(yù)測,以實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)行業(yè)利潤最大化的目標(biāo)。

        1 貝葉斯極大似然估計(jì)

        設(shè)真值為yt,第i(i=1,…,m)種預(yù)測方法對(duì)t時(shí)刻真值的擬合值(t≤n)或預(yù)測值(t>n)為yti。則真值與擬合值(或預(yù)測值)之間的關(guān)系可以由如下方程描述:

        在式(1)中,uti為方程誤差,E(uti)=0,αi,βi分別反映yti的“系統(tǒng)偏差”和尺度偏差。在這里,不妨將αi視為與所使用的預(yù)測方法相關(guān)聯(lián)的誤差。

        由式(1)可得:

        由式(3)可得,也服從下述分布:

        求最大值:

        也即求最小值:

        從文獻(xiàn)[6]可以得到αi、βi的極大二乘估計(jì)為:

        式(6)所反映的權(quán)重為變權(quán)重。在本文中,將結(jié)合運(yùn)用貝葉斯理論和IOWHA算子建立一種較好的變權(quán)重預(yù)測方法。

        2 基于貝葉斯理論的IOWHA算子

        以往的IOWHA算子在選擇時(shí),往往只是考慮當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的影響。事實(shí)上,需要綜合考慮以往各期單項(xiàng)方法的預(yù)測精度來構(gòu)建IOWHA算子。在本文中,將借鑒式(6)構(gòu)建引導(dǎo)的算子。即設(shè):

        s指的是當(dāng)期,m為方法的類別。也就是說,在這里充當(dāng)算子的函數(shù)排除了當(dāng)期數(shù)值的影響。如文獻(xiàn)[5]所述,如果在對(duì)當(dāng)期進(jìn)行預(yù)測時(shí),運(yùn)用當(dāng)期的數(shù)據(jù),顯得不太符合預(yù)測的含義,也不能得到真正意義上的組合預(yù)測值,以往很多論文對(duì)這一點(diǎn)的關(guān)注不夠。

        不過這里又帶來了一個(gè)新的問題。即第一期的預(yù)測值怎么計(jì)算的問題。因?yàn)榈谝黄跊]有預(yù)測的依據(jù)。因此,在本文中,破例在第一期,使用很多學(xué)者使用的方式,即用當(dāng)期數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)期各方法所占權(quán)重。在這種情況下,可以將不利之處降到最低限度。

        3 模型構(gòu)建

        令:

        用ait表示第i種第t時(shí)刻的預(yù)測精度值。很顯然,因?yàn)閍it只起到引導(dǎo)排序的作用,因此,只要是非負(fù)值就可以了。

        下一步,需要計(jì)算獲得最優(yōu)預(yù)測效果時(shí)的權(quán)重值。本文,將借鑒灰關(guān)聯(lián)度的公式來構(gòu)建。因此可以構(gòu)建優(yōu)化公式如下:

        就誤差值和誤差矩陣而言,可以借鑒文獻(xiàn)[8]中的設(shè)計(jì)方法,即:

        當(dāng)γ越大則表示組合預(yù)測方法越有效可以被看作是常數(shù)(ρ一般取值0.5)。在這里,不妨令

        則式(8)可以表示為:

        當(dāng)式(9)取值最大時(shí),則表明實(shí)際值與組合預(yù)測值的模擬效果最好。因此,可以建立組合預(yù)測模型如下:

        定理1:當(dāng)優(yōu)化公式為γ(L)關(guān)于L的偏導(dǎo)數(shù)存在,且進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開時(shí),可以得出權(quán)重向量L的最優(yōu)解如下:

        證明:

        可構(gòu)建如下所示的拉格朗日函數(shù):

        對(duì)L和λ分別取導(dǎo)數(shù)得:對(duì)式(12)可以使用泰勒級(jí)數(shù)在處進(jìn)行一階展

        開。之所以這樣設(shè)置,是因?yàn)樵诙嗥陬A(yù)測中,各單項(xiàng)方法所占權(quán)重趨向于一致。經(jīng)過泰勒級(jí)數(shù)展開,式(12)可以轉(zhuǎn)化為式(13):

        令:

        則式(13)可以表示為:

        令式(14)和式(15)等于0,可以計(jì)算得出L的最優(yōu)解如下:

        證畢。

        4 算例分析

        本文運(yùn)用文獻(xiàn)[8]中提出的五類指標(biāo)來衡量基于貝葉斯最大似然的預(yù)測模型的有效性,這五類指標(biāo)分別為:(1)平方和誤差(2)均方誤差(3)平均絕對(duì)誤差平均絕對(duì)百分比誤差(5)均方百分比誤差

        假定某種金融產(chǎn)品12個(gè)月的實(shí)際價(jià)格由參數(shù)yt表示,兩個(gè)單項(xiàng)預(yù)測方法對(duì)金融產(chǎn)品價(jià)格的預(yù)測值由參數(shù)y1t、y2t表示,具體如表1所示。

        表1 觀測值與各單項(xiàng)預(yù)測方法預(yù)測值

        運(yùn)用本文所提供的預(yù)測方法,可以得到表1中兩種單項(xiàng)方法的最優(yōu)權(quán)重分別為:l1=0.5457,l2=0.4543。將上述權(quán)重值帶入模型,可以計(jì)算出如表2所示的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。

        表2單項(xiàng)預(yù)測方法評(píng)價(jià)指標(biāo)值與本文中的組合預(yù)測方法評(píng)價(jià)指標(biāo)值對(duì)比表

        從表2可以看出,本文給出的組合預(yù)測方法的預(yù)測效果較好。不過,因?yàn)樵谟?jì)算預(yù)測引導(dǎo)算子的表達(dá)式中,強(qiáng)調(diào)了以往各期預(yù)測值對(duì)于本期金融預(yù)測引導(dǎo)算子的重要性。當(dāng)樣本較少時(shí),以往各期預(yù)測值的變動(dòng)規(guī)律體現(xiàn)得不太明顯,當(dāng)樣本越多時(shí),規(guī)律體現(xiàn)得就越明顯,而本文的引導(dǎo)算子就會(huì)越有效。

        5 結(jié)束語

        (1)在本文中,運(yùn)用貝葉斯最大似然估計(jì)理論和表達(dá)式構(gòu)建引導(dǎo)算子,從而,可以最大程度地反映以往各期金融產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測值的變動(dòng)規(guī)律。

        (2)在本文中,運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)理論構(gòu)建最優(yōu)權(quán)重值的確定模型,拓寬了權(quán)重值計(jì)算的思路,而值近似地體現(xiàn)了誤差矩陣E中的某一個(gè)值,事實(shí)上也符合灰關(guān)聯(lián)理論的相關(guān)規(guī)定性。(3)運(yùn)用泰勒級(jí)數(shù)展開的方式對(duì)進(jìn)行近似變換,為解決F關(guān)于L偏導(dǎo)數(shù)的求導(dǎo)問題提供了一個(gè)新的思路。

        參考文獻(xiàn):

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        [2]辛治運(yùn),顧明.基于最小二乘支持向量機(jī)的復(fù)雜金融時(shí)間序列預(yù)測[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008,(7).

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        [4]宋曉勇,陳年生.遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的金融預(yù)測系統(tǒng)[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2016,(2).

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