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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨成 程晓玲 殷旅江
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[期刊] 财会月刊
[作者]
朱永明 邵庚云
本文从上市公司的财务影响因素角度出发,以房地产开发业为例,采用BP神经网络预测公司股价。首先,通过采用主成分分析法优化输入变量,并且得出主成分的回归方程;然后,将训练好的网络保存并且采用实证数据进行预测;最后,将回归方程法和BP神经网络法预测精度进行比较,结果表明,BP神经网络法的预测精度明显高于回归方程法。
[期刊] 会计研究
[作者]
刘洪 何光军
本文以我国上市公司的财务报表为基础,在用传统的判别分析方法和逻辑回归分析方法对公司经营失败建立预警模型的基础上,探索应用人工神经网络方法对该问题进行了比较研究。结果表明,人工神经网络方法的预测精度远高于两种传统的统计方法,它在该领域有广阔的应用前景。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 浙江金融
[作者]
许兴军 颜钢锋
对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱,对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度。最后还对波动期股价预测的难易,股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论。基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论。
关键词：
BP神经网络 股价预测 MATLAB
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 管理评论
[作者]
郭玲玲
近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明:(1)网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;(2)网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。
关键词：
CEO报酬 年薪 持股价值 BP神经网络
[期刊] 工业工程
[作者]
李铭 肖东生
针对上市公司财务危机风险预警问题,把具有智能综合评价性质的BP神经网络引入该领域,克服了人为确定权重的困难及模糊性和随机性的影响。结合实证分析,将上市公司财务风险警度分为4类并对上市公司的财务数据进行预警,最后与实际数据相比较,说明该方法用于财务预警具有很高的正判率,能够有效地帮助上市公司防范潜在的财务危机。
关键词：
财务预警 BP神经网络 模型构建
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
邬红娟 林子扬 郭生练
:用人工神经网络方法对不同水域、不同环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练并预测检验。结果表明 :人工神经网络方法在模拟和预测方面均优于传统的统计回归模型 ,在资源与环境方面的应用是可行的 ,具有较强的模拟预测能力。与传统的回归模型相比 ,人工神经网络方法不要求监测数据具有很强的规律性 ,就可用训练后的网络模型对其进行预报 ,并且预测相对误差均比回归模型预测相对误差要小 ,具有一定的实用性。两个实例的应用结果表明 :人工神经网络通过神经原作用函数的简单复合就能逼近有限子集的任意非线性函数 ,而传统的统计方法则存在着如何选择模型形式及非线性优化问题 ,表现出明显的局限性 ,并且统计模...
关键词：
人工神经网络方法 资源 环境 预测 应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐欣 徐立鸿
BP算法是一个用于预测与评价的很有效的算法。文章综合考虑了影响教学质量的各方面的复杂因素,采用改进的BP神经网络算法用于教学质量评价与预测,给出了神经网络的教学质量评价与预测的模型结构,并在MATLAB中仿真实现。结果表明,该评价与预测方法克服了专家评价的主观因素,得到了合理的结果,具有很好的适用性。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘倩 熊丽荣
水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。
关键词：
神经网络 需水量 预测模型
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
林杰 龚正
分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
关键词：
沪锌 人工神经网络 价格预测
[期刊] 企业经济
[作者]
陆慧
本文通过反映江苏省苏北地区人才流动状况的指标以及反映苏北地区人才储备状况的指标,建立苏北地区人才流动的评价指标体系,利用人工神经网络模型对人才流动状况进行预测。研究结果显示:苏北地区人才流动状况表现为高学历、高技能、高素质劳动力的大量流出,以及低学历、低技能、低素质劳动力的大量流进。人才流动的趋势表现为人才结构、人才素质的逐步下降。对预测方法的测试显示:运用人工神经网络预测人才流动有很高的精度。
关键词：
人才流动 指标体系 人工神经网络
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
林杰 龚正
分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
关键词：
沪锌 人工神经网络 价格预测
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
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