基于小波神经网络的Shibor预测研究
本文选题:Shibor + 小波神经网络 ; 参考:《金融理论与实践》2012年08期
【摘要】:上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[Abstract]:The launch of the Shanghai Interbank offered rate (sibor) is an important step in the marketization of interest rates in China. After expounding the background, function and significance of Shibor to economic development, wavelet neural network and regression time series combination model are established to predict and analyze 2-week variety Shibor. The results show that, The fitting and prediction accuracy of wavelet neural network is high, which is scientific and practical.
【作者单位】: 江南大学商学院;
【分类号】:F224;F822.0
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本文编号:1862846
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