基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测?

• 作者: 李雄英 洪嘉灏 王斌会
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: 诶尔曼神经网络 人工神经网络 随机游走模型 组合预测 金融时间序列
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 【金融工程】
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: F224
• 字数: 4648字
• 语种: 中文

摘要

由于金融数据具有随机性特征，使得建模和预测变得极其困难。提出一种组合预测方法，即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成，将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟，剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理。从实证结果可知，该组合方法相比单独使用 RW、FANN 或 EANN 模型有更高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌会	暨南大学经济学院	128	957	18.0	24.0
5	李雄英	暨南大学经济学院	11	59	3.0	7.0
6	洪嘉灏	暨南大学经济学院	1	9	1.0	1.0