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[期刊] 投资研究
[作者]
戴念念 陈小伟
本文在传统CAPM的基础上,引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势,使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明:就上海股市而言,12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险,而12只小盘股不能充分化解非系统风险,存在所谓的"规模效应";训练后的网络预测显示,高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM,在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中,加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。
关键词：
小波网络 高阶矩 CAPM
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李迎锋 陈辉 潘林
近几年来,分析高阶矩CAPM的变化规律,已经逐渐成为该领域研究的热点。为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,本文讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM模型研究中;利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义;给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamma、Theta的计算方法和多分辨CAPM。
关键词：
高阶矩 CAPM 小波变换 多分辨
[期刊] 技术经济
[作者]
赵玉 祁春节
构建了一个将小波神经网络与Bootstrap抽样相结合的价格风险评估模型。采用国际通用的VaR(在险价值)风险指标评估了国内小麦、水稻、玉米、大豆和棉花5种主要大宗农产品现货价格的风险水平,仿真研究了以上大宗农产品价格下跌风险和价格上涨风险的分布特征。结果表明:按价格风险水平由高到低对5种主要大宗农产品进行排序依次为棉花、大豆、玉米、小麦和水稻;从风险均值来看,我国大宗农产品价格特别是粮食价格的风险处于较低水平;从风险的经验分布来看,除大豆外,其他大宗农产品(特别是小麦、水稻和玉米)的涨价风险高于跌价风险
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡俊胜,肖冬荣,夏景明
本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。
关键词：
小波 神经网络 精确 预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
孙晓光 韩文秀 孙东
基建投资预测是基建部门急需解决的问题之一,本文在分析已有预测技术的基础上,建立了相应的小波神经网络模型。运用历年天津市基建投资数据进行实证研究,为政府相关部门编制基建投资的规划提供有效的理论支持。
关键词：
小波 神经网络 共扼梯度 基建投资 预测
[期刊] 统计研究
[作者]
许启发 王艳明
为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM研究中。利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义,基于此给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamma、Theta的计算方法和多分辨CAPM,并从行为金融理论出发,给出多分辨高阶矩CAPM的金融背景解释。实证结果支持了多分辨系统风险假说和多分辨高阶矩CAPM的成立,为构建动态投资组合分散金融风险的动态影响提供了证据。
关键词：
高阶矩 CAPM 小波变换 多分辨
[期刊] 林业科学
[作者]
齐巍 王立海
利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息。各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值。试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络。对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点...
[期刊] 特区经济
[作者]
吴曾 谭亚妮 姜楠 王德运
天然气是人民生活和工业生产的一种主要能源,随着天然气使用的逐步推广和天然气消费量的快速增长,正确合理地对天然气消费量进行预测有着重要而深远的意义。利用灰色关联度分析法筛选出影响天然气消费量的六个主要因素——人均GDP、天然气生产总量、居民消费水平、用气人口、城镇化率和管道运输长度,在此基础上提出了基于遗传算法优化的小波神经网络预测模型,以1995-2013年中国天然气消费量的统计数据为例对预测模型进行训练和检验,并将该预测方法与传统BP网络、小波神经网络预测方法作对比,预测结果表明,该方法的预测精度更高。遗传算法和小波神经网络相结合的预测方法,可以科学预测我国未来年份的天然气消费量,有效地提高了预测精度,为天然气行业的发展提供理论依据和实证支持。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
高子淋 王佳平 张帅堂 邹修国
[目的]针对植物电信号数量级小、易受干扰的问题,提出了双树复小波变换(DT-CWT)结合双变量收缩消噪及不带输入变量的非线性自回归神经网络(NAR)模型,旨在能将植物电信号用于研究温室内植物生长模型。[方法]在屏蔽环境下获取生长状况良好的鸟巢蕨植株的电信号。采用双树复小波变换将电信号进行分解,利用层间小波系数具有相关性的特点,将分解后的小波系数进行双变量收缩消噪。通过对植物电信号进行自相关分析,确定迟滞阶数。再通过NAR网络训练消噪信号。[结果]采用双树复小波消噪后的信号虚部树的高频分量明显减少。消噪后的
[期刊] 商业研究
[作者]
姜金贵 梁静国
简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。
关键词：
财务风险 小波神经网络 上市公司 预警
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王堃 陈涛涛 李雪 张兰芬 迟道才
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数,它的准确预测对提高作物需水预报精度具有重要的意义。将小波神经网络引入到参考作物腾发量的预测中,利用Matlab工具,以大连地区为例,建立小波神经网络模型和灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,并对预测结果进行对比分析。结果表明:小波神经网络模型预测结果精度均在2级以上,与参考作物腾发量计算值绝对相对误差均值达到5.5%,准确性优于灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,达到较好的预测效果,为参考作物腾发量预测提供新方法。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
向小东
文章提出了基于小波神经网络的非线性组合预测方法,给出了其具体组合预测原理及具体学习算法,并将其用于国际原油期货价格数据的预测。国际原油期货价格数据的预测结果表明:基于小波神经网络的组合预测方法得到了比单一预测方法都要好的预测结果,有较好的应用前景。
关键词：
小波神经网络 非线性 组合预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张新红
本文首先讨论了证券市场的各种影响因素,然后运用小波神经网络模型的非线性映射能力、模式识别能力和强容错性,提出了一种基于小波神经网络的证券市场预测的通用模型。
关键词：
证券市场 预测模型 小波网络
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