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基于支持向量機(jī)的我國(guó)貨幣供應(yīng)量預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-12-08 19:50
  貨幣供應(yīng)量主要取決于金融機(jī)構(gòu)貸款余額多少。雖然貨幣供應(yīng)量與金融機(jī)構(gòu)貸款余額要求保持一致,但它們呈現(xiàn)出的是一種復(fù)雜的非線性關(guān)系,很難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)解析式表達(dá)。SVM模型能表達(dá)任何復(fù)雜的映射關(guān)系。運(yùn)用SVM模型構(gòu)建了我國(guó)貨幣供應(yīng)量與金融機(jī)構(gòu)貸款余額之間的映射關(guān)系,根據(jù)金融機(jī)構(gòu)貸款余額預(yù)測(cè)貨幣供應(yīng)量。取得了較好的效果,平均回歸誤差為2.1117%,比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的減小了23.4198%,且近4年的預(yù)測(cè)誤差均小于1%。 

【文章來(lái)源】:金融理論與教學(xué). 2020年05期 第12-15頁(yè)

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【部分圖文】:

基于支持向量機(jī)的我國(guó)貨幣供應(yīng)量預(yù)測(cè)


我國(guó)金融機(jī)構(gòu)貸款余額和貨幣供應(yīng)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

基于支持向量機(jī)的我國(guó)貨幣供應(yīng)量預(yù)測(cè)


圖3 兩種模型的預(yù)測(cè)曲線對(duì)比

基于支持向量機(jī)的我國(guó)貨幣供應(yīng)量預(yù)測(cè)


SVM模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于支持向量機(jī)的精紡毛織物透氣性預(yù)測(cè)[J]. 邵景峰,王希堯.  毛紡科技. 2019(08)
[2]基于支持向量機(jī)奶牛飼糧能量消化預(yù)測(cè)方法[J]. 付強(qiáng),沈維政,魏曉莉,張永根,辛杭書,蘇中濱,趙春江.  飼料研究. 2019(07)
[3]基于支持向量機(jī)的建筑能耗預(yù)測(cè)研究[J]. 侯博文,譚澤漢,陳煥新,孫劭波,龔麒鑒.  制冷技術(shù). 2019(02)
[4]基于支持向量機(jī)的遼寧省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)[J]. 張文政,孫德山,王玥,張蕾.  經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué). 2019(01)
[5]基于支持向量機(jī)模型的地鐵進(jìn)站客流量預(yù)測(cè)[J]. 郭文,肖為周,秦菲菲.  河北工業(yè)科技. 2019(01)
[6]基于支持向量機(jī)的礦井瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)應(yīng)用研究[J]. 趙華天.  煤炭科技. 2018(04)



本文編號(hào):2905592

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