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灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究
被引量：
9
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作者
夏景明
肖冬荣
+1 位作者
夏景虹
贾佳
《工业技术经济》
北大核心
2004年第6期109-111,共3页
证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性 ,在灰色GM (1 ,1 )预测模型的基础上提出...
证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性 ,在灰色GM (1 ,1 )预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验 ,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。
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关键词
证券市场
证券投资
股份
短期预测
序列相关性
GM
首钢
灰色神经网络
非线性预测
模型
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职称材料
题名
灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究
被引量：
9
1
作者
夏景明
肖冬荣
夏景虹
贾佳
机构
南京气象学院信息工程系系统分析与集成专业
南京
气象
学院
信息
工程
系
出处
《工业技术经济》
北大核心
2004年第6期109-111,共3页
基金
江苏省攻关课题。项目编号 :2 0 0 2 3 2
文摘
证券市场中存在大量的非线性及混沌现象使得许多基于证券投资理论建议的各种线性模型在对其发展进行预测时往往得不到很好的结果。利用两种非线性预测模型并充分考虑各技术指标之间的序列相关性 ,在灰色GM (1 ,1 )预测模型的基础上提出了组合灰色神经网络预测模型。通过对近期深证成指及首钢股份进行短期预测和检验 ,结果表明了该方法具有很高的精确度及广泛的应用前景。
关键词
证券市场
证券投资
股份
短期预测
序列相关性
GM
首钢
灰色神经网络
非线性预测
模型
分类号
F832 [经济管理—金融学]
F830 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
灰色神经网络模型应用于证券短期预测研究
夏景明
肖冬荣
夏景虹
贾佳
《工业技术经济》
北大核心
2004
9
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