基于RBF网络的中国信贷规模稳健预测

发布时间：2017-08-19 11:07

  本文关键词：基于RBF网络的中国信贷规模稳健预测

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【摘要】：将M-估计稳健损失函数与基于统计贡献度的动态确定核函数方法相结合,提出一种有效的非参数RBF预测模型,该方法克服了稳健性缺失问题,在估计参数的同时动态确定最佳网络结构,并且在学习中自动消除噪声和异常点的影响,加快了网络的学习和收敛速度.利用中国月度信贷数据进行实证分析表明,本文模型与基准模型相比具有最好的预测稳健性和准确性,对于提高货币政策有效性和前瞻性具有很好的应用价值.
【作者单位】： 华东师范大学金融与统计学院;复旦大学经济学院;
【关键词】： 统计贡献度 M-估计 RBF网络 包含检验
【基金】：国家自然科学基金面上项目(71173043) 上海市教育委员会科研创新项目(11ZS09)
【分类号】：TP18;F832.4;F224
【正文快照】： Chinese credit scale prediction using M-estimator based robustradial basis function neural networksZHANG Ying1'2,HONG Zhen-yu2,JIANG Wei2(1.School of Finance and Statistics,East China Normal University,Shanghai 200241,China;2.School of Economics,Fudan Un

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本文编号：700354