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摘要:
本文提出一种马尔可夫交换人工神经网络,应用于经济市场中的黄金市场的波动性建模与预测.本文所提出的模型在条件波动过程的动态性与传统神经网络模型相比,在预测能力上有所不同.在本文中,应用此类模型来检验黄金收益率的波动性.对绝对误差、均方误差和均方根误差准则加以评估,并且在相同精度下进行改良的Diebold Mariano测试.为黄金市场日收益的预测提供了一个实证应用,结果表明,该方法在模拟和预测国际黄金日收益波动性方面具有较好的效果.
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文献信息
篇名 神经网络在经济市场波动率建模与预测中的应用
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 人工智能 神经网络 经济市场 波动率 马尔可夫
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 12-15
页数 4页 分类号 TP183
字数 2801字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢荣燕 河海大学商学院 3 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
神经网络
经济市场
波动率
马尔可夫
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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