發(fā)布時間：2017-06-06 05:03

  本文關鍵詞：基于人工神經網絡和隨機游走模型的匯率預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于金融數(shù)據(jù)具有隨機性特征,使得建模和預測變得極其困難.提出一種組合預測方法,即假定任何金融時序數(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)通過隨機游走(RW)模型進行模擬,剩余的非線性殘差部分由前饋神經網絡(FANN)和誒爾曼神經網絡(EANN)協(xié)同處理.從實證結果可知,該組合方法相比單獨使用RW、FANN或EANN模型有更高的預測精度.
【作者單位】： 暨南大學經濟學院;暨南大學管理學院;
【關鍵詞】： 誒爾曼神經網絡 人工神經網絡 隨機游走模型 組合預測 金融時間序列
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(11614801) 廣東省省部產學研結合項目(2011A090200044)
【分類號】：TP183;F830
【正文快照】： 1引言金融時間序列與經濟環(huán)境及商業(yè)環(huán)境有關,如股市,匯率,物價指數(shù),國民收入和凈出口等.選擇一個合適的金融數(shù)據(jù)模型,需要正確地識別金融市場與整體經濟之間的內在關系[1].在實踐中非常困難.因為一個金融時序數(shù)據(jù)的動態(tài)變化受到多個經濟變量的影響,包括經濟增長,利率,通貨膨

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  本文關鍵詞：基于人工神經網絡和隨機游走模型的匯率預測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：425411