基于神经网络的互联网货币基金收益率波动模型及预测研究

发布时间：2021-02-07 07:23

　　对互联网货币基金收益率进行预测,在此基础上可对其风险特征进行更多的分析,促进基金的稳定发展。旨在对互联网货币基金的收益率作出分析预测,以提高风险分析的准确性。GARCH模型具有良好的处理线性问题的能力,本文首先建立了基于GARCH模型的互联网货币基金收益率的预测模型,分析了利用GARCH模型拟合收益率的优缺点。由于互联网货币基金的独特风险,模型对于极端值的捕捉并不理想。其次,建立了基于BP神经网络的收益率预测模型,利用BP神经网络的非线性特征,实现了对收益率较好的预测,但整体效果并不如预期。再次尝试结合GARCH模型的线性处理能力和BP神经网络的非线性处理效果,建立基于BP-GARCH模型的收益率预测模型,该模型在拟合极端值能力上有了明显提高。最后,为了提高BP神经网络模型的泛化能力,利用AdaBoost算法进行优化,实现对多个BP神经网络的互补组合,加大预测效果较好的BP神经网络的权重,实证表明改进的BP-AdaBoost算法对收益率的拟合预测效果在整体上要好于其它三个模型。利用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均误差（ME）、定向精度（DA）四个指标作为标准对模型进行评... 

【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文组织架构及主要研究内容
        1.3.1 论文组织架构
        1.3.2 主要研究内容及创新点
第二章 神经网络理论综述和BP神经网络
    2.1 神经网络概念
    2.2 神经网络历史与发展
    2.3 人工神经元
    2.4 前馈神经网络
    2.5 反向传播算法
    2.6 BP神经网络模型
第三章 AdaBoost优化算法
    3.1 AdaBoost算法流程
    3.2 AdaBoost算法原理
        3.2.1 加法模型与前向分步算法
        3.2.2 前向分步算法流程
        3.2.3 前向分步算法与AdaBoost算法
    3.3 AdaBoost算法误差界
第四章 对互联网货币基金收益率的实证分析
    4.1 数据选取和评价标准
    4.2 建立基于GARCH模型的收益率波动模型
        4.2.1 GARCH模型介绍
        4.2.2 描述性检验
        4.2.3 GARCH模型的建立
    4.3 建立基于BP神经网络的预测模型
        4.3.1 BP神经网络各参数的确定
        4.3.2 BP神经网络模型的预测
    4.4 建立基于BP-GARCH模型的预测模型
        4.4.1 组合模型方法
        4.4.2 实证分析结果
    4.5 建立改进的BP-AdaBoost算法模型
        4.5.1 算法流程
        4.5.2 实证分析
    4.6 各模型实证结果分析
第五章 总结与展望
    5.1 研究内容总结和研究中的不足
        5.1.1 研究内容总结
        5.1.2 研究中的不足
    5.2 下一步工作展望
参考文献
攻读学位期间所取得的相关科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BPAdaboost算法的网络舆情危机预警[J]. 朱晨飞,黄淑华,何杭松,康友春.  中国公共安全(学术版). 2017(04)
[2]基于遗传算法优化的BP神经网络在股指预测中的应用研究[J]. 黄宏运,朱家明,李诗争.  云南大学学报(自然科学版). 2017(03)
[3]互联网货币基金对我国商业银行经营绩效的影响研究[J]. 张芳芳.  江淮论坛. 2017(02)
[4]智能制造模式下基于改进BP-ARIMA组合模型产品需求预测方法[J]. 靖可,唐亮,赵礼强,王泽贤.  数学的实践与认识. 2017(04)
[5]Adaboost集成BP神经网络在火电厂SO2浓度检测中的应用[J]. 严玥,严实,杨永斌,江赟.  传感器与微系统. 2016(09)
[6]神经网络七十年:回顾与展望[J]. 焦李成,杨淑媛,刘芳,王士刚,冯志玺.  计算机学报. 2016(08)
[7]互联网货币市场基金的发展优势及潜在风险——以余额宝为例[J]. 赵舒怡,李敬湘.  时代金融. 2015(36)
[8]我国互联网货币基金收益波动风险比较[J]. 李志鹏,姚小义.  财会月刊. 2015(26)
[9]余额宝的风险与规避[J]. 莫易娴,吴炳良.  国际金融. 2014(06)
[10]中国货币市场基金发展与利率市场化:基于美国的经验[J]. 巴曙松,牛播坤.  湖北经济学院学报. 2014(03)



本文编号：3021896