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递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究
被引量：
3
1
作者
黄腾飞
李帮义
熊季霞
《统计与信息论坛》
CSSCI
2013年第1期14-21,共8页
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...
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。
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关键词
金融市场
混沌
递归预测器神经网络
BP
神经网络
径向基函数
神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究
被引量：
3
1
作者
黄腾飞
李帮义
熊季霞
机构
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
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
2013年第1期14-21,共8页
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)
文摘
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。
关键词
金融市场
混沌
递归预测器神经网络
BP
神经网络
径向基函数
神经网络
遗传算法
Keywords
financial market
chaos
recurrent predictor neural network
back propagation neural network
radial basis function neural network
genetic algorithm
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究
黄腾飞
李帮义
熊季霞
《统计与信息论坛》
CSSCI
2013
3
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