基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型融合金融時(shí)間序列分析方法.pdf

1、時(shí)間序列是按時(shí)間先后順序?qū)⒛持笜?biāo)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)值排列而成的數(shù)列,時(shí)間序列分析是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,它根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)判斷下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)值,從而估計(jì)時(shí)間序列變化情況。金融時(shí)間序列是與時(shí)間順序相關(guān)的一系列金融數(shù)據(jù)序列,具有很強(qiáng)的非線性和隨機(jī)性,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有良好的非線性映射能力及自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和良好的泛化能力,在處理金融時(shí)間序列方面具有良好表現(xiàn)。
　　金融時(shí)間序列分析在現(xiàn)實(shí)生活中一個(gè)很好的應(yīng)用就是基金凈值估值。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)天翻地覆

2、的變化,基金已經(jīng)成為人們投資理財(cái)?shù)囊环N重要工具,而基金凈值是基金投資中重要的參考數(shù)據(jù)。本文主要研究基金中的封閉基金,其凈值只在每周五被公布一次,所以及時(shí)的提供給投資者準(zhǔn)確的凈值估值可有效提高其投資成功率。因此,對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析有著重要的應(yīng)用研究?jī)r(jià)值和意義。
　　本文提出結(jié)合金融市場(chǎng)基本分析法和計(jì)算機(jī)技術(shù)分析法,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為多模型融合技術(shù),建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型融合方法來(lái)分析金融時(shí)間序列。首先利用基本分析法搜集到影響

3、基金凈值的特征;再采用文本分析法抽取基金公司季報(bào)和財(cái)經(jīng)網(wǎng)站數(shù)據(jù),使用最大熵理論、統(tǒng)計(jì)回歸等方法建立適合的單模型來(lái)估計(jì)在不同特征影響下的基金凈值估值結(jié)果;最后應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將多模型計(jì)算的結(jié)果融合,自適應(yīng)的調(diào)節(jié)各模型結(jié)果的影響權(quán)重并加以調(diào)整,訓(xùn)練出最佳的金融時(shí)間序列分析模型,然后根據(jù)系統(tǒng)評(píng)測(cè)指標(biāo)對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。本文主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)將基金凈值估值問(wèn)題抽象為金融時(shí)間序列分析問(wèn)題,對(duì)影響基金凈值變化的特征進(jìn)行分析,并

4、采用適合各自特征的模型對(duì)基金凈值估值問(wèn)題進(jìn)行模擬。
　　(2)利用熵定價(jià)理論,建立基于最大熵及假設(shè)投資組合不變的層次分析模型;根據(jù)金融市場(chǎng)基本分析法,建立通過(guò)基金指數(shù)模擬的趨勢(shì)模型和通過(guò)基金價(jià)格模擬的因果模型;使用支持向量回歸機(jī)(SVR)訓(xùn)練基金凈值歷史數(shù)據(jù),通過(guò)參數(shù)調(diào)節(jié)、誤差分析修正結(jié)果,建立基于基金凈值歷史數(shù)據(jù)的SVR模型。
　　(3)使用基于后向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征數(shù)據(jù)結(jié)果做融合計(jì)算,根據(jù)模型結(jié)果與實(shí)際結(jié)果