《表3 SVR模型参数：一种基于ARIMA-SVR混合方法的汇率预测模型》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种基于ARIMA-SVR混合方法的汇率预测模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在获得ARIMA模型阶数以后，可通过OLS回归对汇率进行预测。将利用ARIMA模型预测的结果作为汇率序列的线性部分，其与原汇率序列的差值（残差）即可视为汇率序列的非线性部分，该部分本文使用SVR模型逼近。本文使用Python3.6平台，将各序列最后31个数据作为测试集，余下的数据作为训练集，对于核函数、惩罚因子和参数的选取，本文采取了试错法。支持向量机回归模型中对于sigma和参数C的选取如表3: