基于人工智能优化的组合模型在银行间拆借利率预测中的应用研究

发布时间：2016-11-19 09:55

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《兰州大学》 2014年

基于人工智能优化的组合模型在银行间拆借利率预测中的应用研究

师小伟

【摘要】：银行间拆借利率作为金融市场最为敏感的市场利率,在金融市场中具有导向作用。在银行拆借利率的预测中,主要是以天为单位的短期预测为主。本文以上海和中国银行同业拆借市场提供的2013年7月1日至2014年6月30日银行间隔夜拆借利率为例,采用单一模型和组合模型对拆借利率进行一步和多步预测。在本文中,我们首先提出运用ARIMA预测模型、支持向量回归(SVR)模型,贝叶斯神经网络(Bay-NN)模型,对三个基础模型的预测结果进行对比分析。基于此我们以ARIMA、SVR和Bay-NN为基本模型,并以布谷鸟搜索(CS)为权值优化算法,提出CS-组合预测模型。该组合模型能将三个基础模型预测优势(线性和非线性)进行结合,充分利用每个基础模型的样本信息,有效地减少了单一模型在进行利率预测过程中的局限性。最后将组合模型的预测值与真实值进行对比。实证结果表明：基于布谷鸟权值优化算法的组合预测模型能够有效的提高预测精度,降低误差。该组合预测模型能够有效的预测上海和中国银行同业拆借市场银行间拆借利率,具有一定的实用性和科学性。

【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.3
【目录】：

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