自Vapnik提出统计学习理论以来，支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）在分类、预测等方面表现出良好的性能。国内外学者多将其用于理想数据时间序列的预测问题，用于金融时间序列预测的研究还比较少。一方面由于金融数据具有非平稳、非线性特点，现实金融信号包含大量噪声，而传统消噪方法存在诸多缺陷，成为数据处理和建模及数量分析的难题。小波（Wavelet）理论与方法具有自适应和数学显微镜的优良性质，以及很好的消噪功能，特别适合处理非平稳、非线性的信号。另一方面，SVM一般凭经验来确定自由参数，过程冗繁且不科学，预测效果也欠佳。粒子群算法（ParticleSwarmOptimiz...Since statistical learning theory put forward by Vapnik, support vector machine(Support Vector Machines, SVM) has showed good performance in classification and prediction. Scholars use SVM more for the ideal data time series prediction problem, research on financial time series prediction is still relatively small. On the one hand because of the real financial signals contain a lot of noise which ...学位：经济学硕士院系专业：经济学院_统计学学号：1542010115191
