基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测

发布时间：2017-06-06 05:03

  本文关键词：基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.
【作者单位】： 暨南大学经济学院;暨南大学管理学院;
【关键词】： 诶尔曼神经网络 人工神经网络 随机游走模型 组合预测 金融时间序列
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(11614801) 广东省省部产学研结合项目(2011A090200044)
【分类号】：TP183;F830
【正文快照】： 1引言金融时间序列与经济环境及商业环境有关,如股市,汇率,物价指数,国民收入和净出口等.选择一个合适的金融数据模型,需要正确地识别金融市场与整体经济之间的内在关系[1].在实践中非常困难.因为一个金融时序数据的动态变化受到多个经济变量的影响,包括经济增长,利率,通货膨

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  本文关键词：基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：425411