本文關(guān)鍵詞：基于人工智能優(yōu)化的組合模型在銀行間拆借利率預(yù)測中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學(xué)》 2014年

基于人工智能優(yōu)化的組合模型在銀行間拆借利率預(yù)測中的應(yīng)用研究

師小偉  

【摘要】：銀行間拆借利率作為金融市場最為敏感的市場利率,在金融市場中具有導(dǎo)向作用。 在銀行拆借利率的預(yù)測中,主要是以天為單位的短期預(yù)測為主。本文以上海和中國銀行同業(yè)拆借市場提供的2013年7月1日至2014年6月30日銀行間隔夜拆借利率為例,采用單一模型和組合模型對拆借利率進(jìn)行一步和多步預(yù)測。 在本文中,我們首先提出運(yùn)用ARIMA預(yù)測模型、支持向量回歸(SVR)模型,貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bay-NN)模型,對三個基礎(chǔ)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析�；诖宋覀円訟RIMA、SVR和Bay-NN為基本模型,并以布谷鳥搜索(CS)為權(quán)值優(yōu)化算法,提出CS-組合預(yù)測模型。該組合模型能將三個基礎(chǔ)模型預(yù)測優(yōu)勢(線性和非線性)進(jìn)行結(jié)合,充分利用每個基礎(chǔ)模型的樣本信息,有效地減少了單一模型在進(jìn)行利率預(yù)測過程中的局限性。最后將組合模型的預(yù)測值與真實(shí)值進(jìn)行對比。實(shí)證結(jié)果表明：基于布谷鳥權(quán)值優(yōu)化算法的組合預(yù)測模型能夠有效的提高預(yù)測精度,降低誤差。該組合預(yù)測模型能夠有效的預(yù)測上海和中國銀行同業(yè)拆借市場銀行間拆借利率,具有一定的實(shí)用性和科學(xué)性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F832.3
【目錄】：

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