發(fā)布時間：2018-03-16 04:20

  本文選題：金融市場　切入點：混沌　出處：《統(tǒng)計與信息論壇》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：金融時間序列預(yù)測是金融理論領(lǐng)域的研究熱點之一。以金融市場中普遍存在的弱混沌為基礎(chǔ),對遞歸預(yù)測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中國金融市場的預(yù)測應(yīng)用進(jìn)行實證研究。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練上,提出用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的閾值、權(quán)值以及激發(fā)函數(shù)的幅值和斜率。對國內(nèi)股票、期貨和黃金市場中幾個有代表性的品種進(jìn)行實證檢驗,計算了預(yù)測均方根誤差(RMSE)和預(yù)測精度(PA),并和兩種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了比較,結(jié)果表明該模型有較好的預(yù)測效果。
[Abstract]:Financial time series prediction is one of the hotspots in the field of financial theory. Based on the weak chaos in financial market, the application of recurrent predictor neural network in Chinese financial market is studied empirically. A genetic algorithm is proposed to optimize the threshold value, weight value, amplitude and slope of the excitation function of the network. An empirical test is carried out on several representative varieties in the domestic stock, futures and gold markets. The root mean square error (RMSE) and prediction accuracy are calculated and compared with two typical neural network prediction models, BP neural network and radial basis function neural network. The results show that the model has good prediction effect.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;南京中醫(yī)藥大學(xué)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目《發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)與中國特色的再制造產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展研究》(10BGL010)
【分類號】：F832.5;F224

【參考文獻(xiàn)】

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2 李錟;李鵬;齊中英;;農(nóng)產(chǎn)品期貨價格時間序列R/S分析[J];商業(yè)研究;2006年05期

【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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1 李錟;李鵬;齊中英;;農(nóng)產(chǎn)品期貨價格時間序列R/S分析[J];商業(yè)研究;2006年05期

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10 唐衍偉;陳剛;張晨宏;;中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場價格波動的長程相關(guān)性研究[J];系統(tǒng)工程;2005年12期

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【相似文獻(xiàn)】

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2 馬金龍;馬非特;;復(fù)雜系統(tǒng)下金融市場非線性難題的求解[A];節(jié)能環(huán)保 和諧發(fā)展——2007中國科協(xié)年會論文集（一）[C];2007年

3 金康;;改革晪放以O(shè)喎康豼"UO楲，

本文編號：1618307