本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)游走模型的匯率預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于金融數(shù)據(jù)具有隨機(jī)性特征,使得建模和預(yù)測(cè)變得極其困難.提出一種組合預(yù)測(cè)方法,即假定任何金融時(shí)序數(shù)據(jù)由線性和非線性兩部分組成,將其中線性部分的數(shù)據(jù)通過隨機(jī)游走(RW)模型進(jìn)行模擬,剩余的非線性殘差部分由前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FANN)和誒爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(EANN)協(xié)同處理.從實(shí)證結(jié)果可知,該組合方法相比單獨(dú)使用RW、FANN或EANN模型有更高的預(yù)測(cè)精度.
【作者單位】： 暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;暨南大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 誒爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隨機(jī)游走模型 組合預(yù)測(cè) 金融時(shí)間序列
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(11614801) 廣東省省部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2011A090200044)
【分類號(hào)】：TP183;F830
【正文快照】： 1引言金融時(shí)間序列與經(jīng)濟(jì)環(huán)境及商業(yè)環(huán)境有關(guān),如股市,匯率,物價(jià)指數(shù),國民收入和凈出口等.選擇一個(gè)合適的金融數(shù)據(jù)模型,需要正確地識(shí)別金融市場(chǎng)與整體經(jīng)濟(jì)之間的內(nèi)在關(guān)系[1].在實(shí)踐中非常困難.因?yàn)橐粋�(gè)金融時(shí)序數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化受到多個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的影響,包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),利率,通貨膨

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  本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)游走模型的匯率預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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