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《蘭州大學》 2016年

基于人工智能算法的上海銀行間同業(yè)拆放利率預測

林慶添  

【摘要】：同業(yè)拆放利率是銀行同業(yè)間在貨幣市場上融通資金的利率。作為市場化核心利率,上海銀行間同業(yè)拆放利率(Shibor)能準確、及時地反映貨幣市場的資金供求關系,其變動會迅速傳導和影響我國金融市場。因此,預測Shibor的波動和走勢具有重要意義。本文從兩個時間維度上對Shibor的隔夜品種進行研究和預測,分別是日波動和月走勢。隔夜Shibor日數(shù)據(jù)的預測中,首先建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的對照性預測模型,接著將小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于預測中,發(fā)現(xiàn)效果更好。進一步提出基于布谷鳥搜索(CS)優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,提高了預測精度,較好地擬合了隔夜Shibor的日波動。預測隔夜Shibor的月均值時,從影響利率走勢的因素出發(fā),預選取9個指標并進行相關性檢驗,建立回歸型支持向量機(SVR)預測模型。利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)改進SVR算法,建立PSO-SVR預測模型,提高預測精度,模型基本可以對隔夜Shibor的走勢進行預測。針對日數(shù)據(jù)和月數(shù)據(jù)的特點,選用相應適宜的算法,并進一步優(yōu)化算法。建立的預測模型在隔夜Shibor的日數(shù)據(jù)和月均值預測中具有一定的科學性和應用價值。最后建立隔夜Shibor決策系統(tǒng),整合預測模型,對貨幣市場參與主體具有一定指導作用。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;F832.5
【目錄】：

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