人工神经网络在首次公开募股价格预测中的运用

• 作者: 夏禹
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 新股上市价格 反向传播网络
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 51-54
• 分类号: TP311
• 字数: 3730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.06.017

摘要

伴随着市场经济在全球的繁荣与在中国的进一步成熟,当今,人们对运用人工神经网络优化金融分析决策产生了浓厚的兴趣.本文从个体投资者角度,运用含有一个隐含层的神经网络来预测新股发售的市场价格.经测试,该模型具有良好的预测性能.并与基于多重回归算法的预测结果进行比较,结果表明,基于人工神经网络的预测方法优于基于多重回归算法的预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏禹		3	14	2.0	3.0