组合模型的基金净值预测研究

• 作者: 刘丽峰
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 组合模型 粒子群 神经网络 基金净值
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 354-357
• 分类号: TP311.5
• 字数: 3598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.05.086

摘要

研究基金净值预测问题,基金净值的变化受到政治、经济等多种因素的影响,变化规律相当复杂,各种影响因素间呈复杂的非线性关系,针对传统的预测方法不能很好反映这种非线性规律,导致基金净值预测精度不高,为了提高基金净值预测精度,提出了一种采用粒子群优化与BP神经网络相结合的组合模型,用于基金净值预测研究.利用粒子群具有较快的收敛速度和优异的全局寻优能力,对BP神经网络的权值和阈值进行仿真,证明提高了基金净值的预测精度.通过实证研究,表明了组合模型比其它模型具有更高的精确度和更快的收敛速度,能准确地捕捉基金净值的变化状况,为基金净值预测提供了一个实用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丽峰		11	18	2.0	4.0