基于多重分形谱的神经网络建模及股价指数预测

• 作者: 庄新田 苑莹
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络模型 多重分形谱 预测 收益率 股价指数
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 351-355
• 页数: 5页
• 分类号: F830.9
• 字数: 3448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2542.2007.04.002

摘要

基于多重分形理论,对上证指数进行实证研究,确认了多重分形谱参数与股价指数及股指收益率之间的统计关系,以此确定神经网络的输入、输出变量来构建以多重分形理论为依据的神经网络模型,并将其应用于股价指数的预测中.结果表明,该神经网络模型能够取得比较好的预测效果,预测的平均准确率达98.9%,而且该模型能够较好地模拟股市的短期走势,对防范和控制风险具有现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑莹	东北大学工商管理学院	50	522	15.0	21.0
2	庄新田	东北大学工商管理学院	202	3781	34.0	52.0