基于神經網絡的金融時間序列分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著經濟的發(fā)展和人們投資意識的轉變,證券投資已經成為現(xiàn)代人生活中的一個重要組成部分.金融證券市場是一個高風險高收益的投資領域,在這個領域中,投資者為了追求投資收益的最大化和投資風險的最小化,不斷地探索其內在規(guī)律,尋找其有效的分析方法和工具.因此,對金融時間序列的分析和預測具有重要的理論意義和應用價值. 金融時間序列具有很強的隨機性和非線性性,而神經網絡具有良好的非線性映射能力及自適應、自學習和良好的泛化能力,因此非常適合處理金融

2、時間序列這樣的數據. 由于對于神經網絡與線性模型在預測性能方面的比較眾說不一,本文分別使用神經網絡和ARIMA 模型對SP&500和上證A股復華實業(yè)(600624)在一定時期內的股票價格做出預測,并進行了比較. 另外,在預測過程中,神經網絡的網絡結構以及各項參數沒有系統(tǒng)的方法給出,因而神經網絡的運行受到很多因素的影響.每種預測方法都有其適用的范圍,也有其自身模型的特點所造成的弱點.為了克服單個模型的弱點,我們可以通過組合

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