【摘要】： 隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,基金已經(jīng)成為人們投資理財?shù)囊环N重要工具�；鹱鳛橐环N先進的制度安排和理財工具,受到各國投資者的高度重視�；饦I(yè)績不但反映了受托責任,而且提供了投資決策有用信息,它是基金管理者的管理指南,是基金投資者的投資向?qū)АＫ坏P(guān)系到基金行業(yè)的健康發(fā)展,而且對整個證券市場的繁榮具有重要意義。作為一種風險與收益并存的投資工具,基金的風險性主要表現(xiàn)為基金價格的波動性。對基金價格波動進行預測能夠反映基金公司的總體狀況,能夠比較準確的預測基金價格對于投資決策具有重要的指導意義。 本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡理論的辨識特性,建立了基金凈值預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。通過對具有代表性的投資基金“基金金泰”的實證分析,并和灰色模型預測的結(jié)果進行比較分析,表明該模型具有很好的非線性反映能力和學習能力、預測精度,能準確預測基金凈值的變化趨勢和上升與下降趨勢的轉(zhuǎn)折點,為預測基金凈值未來走勢提供了一個有效的方法。 本課題的意義在于:探究新的基金投資風險分析和評估技術(shù),豐富和完善基金投資風險和評估方法體系;提供一種基于多因素的基金投資風險定量分析技術(shù),有利于提高評估的正確性;提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;為基金市場的個人投資者和機構(gòu)投資者的投資活動和投資決策提供新的思路和實用方法。
【圖文】：

圖 3-1 神經(jīng)元處理模型圖給出的是一個基本的神經(jīng)元處理模型。它的處理WiXi和激勵 y f WiXi兩個步驟。人工神經(jīng)元又稱環(huán)境或別的神經(jīng)元的輸出構(gòu)成了輸入向量 X ，X ，...，12元的是可調(diào)整的權(quán)值。通常還加上了一個閾值常數(shù)j 程可以表示為 jTjjy fWX 以寫成 jnijjiiy fWX 1

圖 3-2 單層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖單元特性外，網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)也是神經(jīng)網(wǎng)絡的一個重要特征，網(wǎng)絡主要有兩種。．前饋型網(wǎng)絡神經(jīng)元接受前一層的輸入，并輸出給下一層，沒有反饋。節(jié)點單元和計算單元，每一計算單元可有任意多個輸入，但只有一到任意多個其它節(jié)點作為其輸入)。前饋網(wǎng)絡可分為不同的層，第i 1層的輸出相連，輸入和輸出節(jié)點與外界相連，而其它中．反饋型網(wǎng)絡有節(jié)點都有是計算單元，同時也可接受輸入，并向外界輸出。圖，其中每個連接線都是雙向的，若總單元數(shù)為 n，，則每一個和 1 個輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡的工作過程主要分為兩個階段，一個階段
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F830.91;F224

【引證文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 肖國榮;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡在基金價格預測中的應用研究[J];計算機仿真;2011年03期

2 劉麗峰;;組合模型的基金凈值預測研究[J];計算機仿真;2011年05期

相關(guān)碩士學位論文 前3條

1 鄭在誠;我國證券投資基金收益的可預測性研究[D];東北財經(jīng)大學;2010年

2 唐然風;數(shù)據(jù)挖掘在證券投資分析中的應用[D];長春理工大學;2011年

3 陸紅梅;基于FPR-ANN的建筑工程成本預測模型研究[D];天津大學;2010年

本文編號：2648398