递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

发布时间：2018-03-16 04:20

  本文选题：金融市场　切入点：混沌　出处：《统计与信息论坛》2013年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差(RMSE)和预测精度(PA),并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。
[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.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济管理学院;南京中医药大学经贸管理学院;
【基金】：国家社会科学基金项目《发展循环经济与中国特色的再制造产业协调发展研究》(10BGL010)
【分类号】：F832.5;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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