對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率進(jìn)行預(yù)測,在此基礎(chǔ)上可對其風(fēng)險特征進(jìn)行更多的分析,促進(jìn)基金的穩(wěn)定發(fā)展。旨在對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率作出分析預(yù)測,以提高風(fēng)險分析的準(zhǔn)確性。GARCH模型具有良好的處理線性問題的能力,本文首先建立了基于GARCH模型的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的預(yù)測模型,分析了利用GARCH模型擬合收益率的優(yōu)缺點。由于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的獨特風(fēng)險,模型對于極端值的捕捉并不理想。其次,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收益率預(yù)測模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特征,實現(xiàn)了對收益率較好的預(yù)測,但整體效果并不如預(yù)期。再次嘗試結(jié)合GARCH模型的線性處理能力和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理效果,建立基于BP-GARCH模型的收益率預(yù)測模型,該模型在擬合極端值能力上有了明顯提高。最后,為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力,利用AdaBoost算法進(jìn)行優(yōu)化,實現(xiàn)對多個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互補組合,加大預(yù)測效果較好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重,實證表明改進(jìn)的BP-AdaBoost算法對收益率的擬合預(yù)測效果在整體上要好于其它三個模型。利用平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、平均誤差（ME）、定向精度（DA）四個指標(biāo)作為標(biāo)準(zhǔn)對模型進(jìn)行評... 

【文章來源】：河北工業(yè)大學(xué)天津市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文組織架構(gòu)及主要研究內(nèi)容
        1.3.1 論文組織架構(gòu)
        1.3.2 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論綜述和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歷史與發(fā)展
    2.3 人工神經(jīng)元
    2.4 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.5 反向傳播算法
    2.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
第三章 AdaBoost優(yōu)化算法
    3.1 AdaBoost算法流程
    3.2 AdaBoost算法原理
        3.2.1 加法模型與前向分步算法
        3.2.2 前向分步算法流程
        3.2.3 前向分步算法與AdaBoost算法
    3.3 AdaBoost算法誤差界
第四章 對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的實證分析
    4.1 數(shù)據(jù)選取和評價標(biāo)準(zhǔn)
    4.2 建立基于GARCH模型的收益率波動模型
        4.2.1 GARCH模型介紹
        4.2.2 描述性檢驗
        4.2.3 GARCH模型的建立
    4.3 建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)的確定
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測
    4.4 建立基于BP-GARCH模型的預(yù)測模型
        4.4.1 組合模型方法
        4.4.2 實證分析結(jié)果
    4.5 建立改進(jìn)的BP-AdaBoost算法模型
        4.5.1 算法流程
        4.5.2 實證分析
    4.6 各模型實證結(jié)果分析
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究內(nèi)容總結(jié)和研究中的不足
        5.1.1 研究內(nèi)容總結(jié)
        5.1.2 研究中的不足
    5.2 下一步工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]智能制造模式下基于改進(jìn)BP-ARIMA組合模型產(chǎn)品需求預(yù)測方法[J]. 靖可,唐亮,趙禮強(qiáng),王澤賢.  數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(04)
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本文編號：3021896