發(fā)布時(shí)間：2017-05-17 16:29

  本文關(guān)鍵詞：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文以股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)為研究對(duì)象,采用小波人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和智能技術(shù)研究極端風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的人工智能算法,構(gòu)建極端風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的VaR指標(biāo)和股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警模型;運(yùn)用小波分解對(duì)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理,并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)現(xiàn)極端風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器自動(dòng)預(yù)警及其事前預(yù)判。實(shí)證研究表明,股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警模型具有較高的預(yù)警準(zhǔn)確率和事前預(yù)測(cè)能力,對(duì)建立股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)管理策略有實(shí)際參考價(jià)值。
【作者單位】： 廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)創(chuàng)業(yè)教育學(xué)院;廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 股指期貨市場(chǎng) 極端風(fēng)險(xiǎn) 智能預(yù)警 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目:復(fù)雜性視角下金融市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)溢出的群體動(dòng)力學(xué)機(jī)制與路徑研究,編號(hào):71273067,負(fù)責(zé)人:劉湘云
【分類號(hào)】：F724.5;TP183
【正文快照】： 一、引言股指期貨的高風(fēng)險(xiǎn)性一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。例如,2015年6月以來(lái),我國(guó)股市的巨幅波動(dòng)、三次暴跌和千股跌停、千股漲停以及熔斷機(jī)制引發(fā)的交易停盤恐慌,都與股指期貨市場(chǎng)極端走勢(shì)和表現(xiàn)密切相關(guān),而這類特殊事件還會(huì)影響市場(chǎng)交易品種的資產(chǎn)定價(jià)。股指期貨市場(chǎng)極端走

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1 董珊珊;馮蕓;;滬深300股指期貨市場(chǎng)的投機(jī)效應(yīng)研究[A];首屆中國(guó)金融發(fā)展學(xué)術(shù)論壇論文集[C];2013年

2 李洋;喬高秀;;滬深300股指期貨市場(chǎng)連續(xù)波動(dòng)與跳躍波動(dòng)——基于已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的實(shí)證研究[A];第十四屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2012年

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7 李冉旭;中國(guó)股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間傳染性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2016年

8 朱泓翰;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指期貨市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D];廣東財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

9 紀(jì)曉飛;隔夜信息的跨市場(chǎng)影響研究[D];廣西大學(xué);2016年

10 王亞楠;中國(guó)股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證分析[D];天津大學(xué);2015年

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