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[期刊] 华东经济管理
[作者]
阮素梅 于宁
证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。
[期刊] 会计之友
[作者]
马海萍
在以往对公司治理结构与盈余管理关系的研究中,学者们大多采用多元线性回归的方法,但多元线性回归只是一种描述数量间简单线性关系的方法,使用的前提是满足五条苛刻的假设,可能并不适合于某些实际经济问题的研究。人工神经网络(ANN)是一种非线性的数学计算模型,文章将人工神经网络模型引入上述问题的研究,并将多元线性回归与ANN两种模型的实证研究结果进行分析与对比,用以考察两种模型在盈余管理研究领域的有效性与预测力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙冠华
文章以1990年1月至2017年1月间我国CPI指数序列为研究对象,采用ARMA模型对序列进行拟合和预测,得到短期预测误差为3.599,长期预测误差为12.528。针对ARMA模型没有良好捕捉到CPI序列中非线性关系的缺陷,本文采用BP网络、RBF网络以及核方法对其作了改进。有非线性特征的三种模型长期预测精度与ARMA模型相当,而短期预测精度有较大提高,最大提高比例为51.85%。
[期刊] 林业科学
[作者]
葛利 陈广胜
提出一种基于过程神经网络的木材生长轮密度长期预测方法。本方法利用输入输出均为时变函数的过程神经网络输出为时变函数的特点,将原始数据拟合为输入函数并表示为一组正交基的展开形式后,使用混合遗传算法训练过程神经网络,得到过程神经网络的输出函数,以此实现木材生长轮密度的一次多步长期预测,通过与传统时间序列预测方法比较,预测精度得到显著提高,并为时间序列长期预测问题提供新方法。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 预测
[作者]
刘洪
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中
[期刊] 工业技术经济
[作者]
沈国琪 陈万明
本文首先构建失业综合指数及其测算指标体系,用来客观地反映失业状况;其次通过文献研究、发放问卷调查等分析方法,并在考虑数据可获得性、可靠性等前提下,初步整理出影响失业的相关因素,以2000~2012年各季度对应的数据,对失业综合指数及其影响因素进行多元线性逐步回归分析,从中筛选出影响显著的因素,构建失业综合指数预测模型。同时基于线性相关分析筛选的结果,构建BP神经网络预测模型,同样对失业状况进行预测,并与多元回归预测模型的预测结论进行比较,结果发现后者预测性能高于前者。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
康进 刘敬伟
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用。讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数。最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较。
[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] 统计与决策
[作者]
樊重俊
文章对非线性预测中的神经网络方法的研究与应用现状进行评述,尤其讨论了我国近年来的发展情况,为我国该方面的研究者提供参考。
关键词：
神经网络 非线性时间序列 经济预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元
以知识型员工心理契约为研究对象,结合在国内三家知识型员工企业调研的实测数据,建立基于RBF神经网络的心理契约预测模型,同时为实现对RBF神经网络预测效率的优化,选择回归树与RBF神经网络相结合的方式,力求实现两者的优势互补,建立一个高效便捷的回归树与RBF神经网络相结合的知识型员工心理契约预测模型。结果表明:通过回归树、RBF神经网络预测数据结果与在三家知识型员工企业实际施测数据结果比较后发现,回归树与RBF结合的神经网络预测数据结果具有较高的准确性。因此,我们可以认为基于回归树的RBF神经网络的学习算法
关键词：
心理契约 神经网络 员工管理 企业管理
[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
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