本文選題：金融市場　切入點：混沌　出處：《統(tǒng)計與信息論壇》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：金融時間序列預測是金融理論領域的研究熱點之一。以金融市場中普遍存在的弱混沌為基礎,對遞歸預測器神經網絡在中國金融市場的預測應用進行實證研究。在網絡訓練上,提出用遺傳算法優(yōu)化網絡的閾值、權值以及激發(fā)函數(shù)的幅值和斜率。對國內股票、期貨和黃金市場中幾個有代表性的品種進行實證檢驗,計算了預測均方根誤差(RMSE)和預測精度(PA),并和兩種典型的神經網絡預測模型——BP神經網絡、徑向基函數(shù)神經網絡做了比較,結果表明該模型有較好的預測效果。
[Abstract]:Financial time series prediction is one of the hotspots in the field of financial theory. Based on the weak chaos in financial market, the application of recurrent predictor neural network in Chinese financial market is studied empirically. A genetic algorithm is proposed to optimize the threshold value, weight value, amplitude and slope of the excitation function of the network. An empirical test is carried out on several representative varieties in the domestic stock, futures and gold markets. The root mean square error (RMSE) and prediction accuracy are calculated and compared with two typical neural network prediction models, BP neural network and radial basis function neural network. The results show that the model has good prediction effect.
【作者單位】： 南京航空航天大學經濟管理學院;南京中醫(yī)藥大學經貿管理學院;
【基金】：國家社會科學基金項目《發(fā)展循環(huán)經濟與中國特色的再制造產業(yè)協(xié)調發(fā)展研究》(10BGL010)
【分類號】：F832.5;F224

【參考文獻】

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2 李錟;李鵬;齊中英;;農產品期貨價格時間序列R/S分析[J];商業(yè)研究;2006年05期

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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3 金康;;改革晪放以O喎康豼"UO楲，

本文編號：1618307