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1
1.
基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测
总被引:1,自引:0,他引:1
洪嘉灏
李雄英
王斌会
《经济数学》
2016,(1):30-35
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.
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