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[期刊] 统计与决策
[作者]
高博 王启敢 张艳锋
传统的参数模型定价方法,常常存在假设条件与现实不符的问题。神经网络方法针对该问题提供了一种全新的思路。文章利用径向基神经网络和BP神经网络对权证进行定价模拟,并用定量的指标衡量模型的优劣,研究发现神经网络方法优于传统方法,并且RBF模型优于BP模型。
关键词：
期权定价 BP神经网络 RBF神经网络
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
[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] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
[期刊] 财经论丛
[作者]
刘凤琴 马俊海
近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用。本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向。结论认为,非参数化的神经网络方法将成为解决金融衍生证券定价问题的重要途径;充分融合参数化定价方法的有用信息,将成为未来该领域研究的重要思路与方式。
[期刊] 中国软科学
[作者]
王嘉诚,胡红,冯英浚,冯镭
一、导论近几年来，国际金融领域危机迭起，险象环生，先是１９９２年欧洲货币危机，致使芬兰马克，意大利里拉被迫自由浮动，英镑狂跌，退出欧洲货币体系；接着是１９９４年墨西哥金融危机，使其外汇储备几近枯竭，降到了少于一个月进口额的水平。在金融企业方面，开始是...
[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] 建筑经济
[作者]
陈惠娥 陈长征
本文就招标活动中存在的专家评标时随意性大的问题,从招标活动的关键性环节—评标方法着手,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析,利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的评标方法。应用该方法可以科学地评价多因素建设工程投标方案。
关键词：
投标方案 评标 神经网络
[期刊] 财经科学
[作者]
谢赤 欧阳亮
浮动汇率兴起以来,大量的参数方法和非参数方法被用于汇率预测,神经网络是其中的一种。神经网络方法在汇率预测中的应用有三种不同的方法:同质神经网络模型、异质神经网络模型和神经网络组合模型。本文讨论了三种神经网络预测模型的特点以及局限性,并通过对这三种方法的比较得出结论:神经网络组合模型充分考虑了汇率的线性特征和非线性特征,比同质神经网络和异质神经网络预测模型更系统、更全面,能更好地进行汇率预测。
关键词：
汇率预测 汇率波动 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
张喆 吴知非 禹建丽
本文研究人工神经网络在实际中的应用问题,探讨利用人工神经网络进行电力电量预测的方法。提出一种基于BP神经网络的电力电量预测模型,经过训练可以得到时间和用电量之间的映射关系。
关键词：
人工神经网络 电力电量 预测
[期刊] 商业研究
[作者]
周万隆 胡雅丽
人工神经网络技术是智能信息科学领域一个近年来得到迅速发展的分支。从信息论的观点来看 ,神经网络是一种自由模型估计器 ,基本特性是模式分类和非线性函数的逼近表示。其对信息是并行分布式处理与存储的 ,可以多输入多输出 ,依据样本对网络连接权和阈值不断进行修改训练 ,具有学习和自适应的能力 ,容错性强 ,对大量信息的非线性和模糊信息的金融系统非常适用。
关键词：
国债 利率期限结构 神经网络,计量
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
孙建英 石晓军 袁秀清
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 中国远程教育
[作者]
黄宏涛 李世珍 李世玉 宋婷鸽 苏明骜
规则空间模型是知识状态诊断的有效方法之一,通常需要大量样本进行参数估计以获取准确的诊断结果,适用于周期长、知识结构复杂、题量大、学生多的大型考试。然而,在个性化教学中往往需要在较短周期内开展小样本诊断测验,以及时修补学生个体的知识漏洞,从而避免问题积攒。为此,文章提出基于BP神经网络的认知诊断方法,以降低规则空间模型对样本数量的要求。本文介绍了该方法的相关概念和原理,描述了其小样本、实时性、智能化、个性化的特征,围绕准备认知诊断、开展认知诊断、完成补救学习三个方面设计了个性化教学流程。最后,以《Java语言程序设计》课程为例,将该方法应用于教学实践。结果表明:该方法在小样本诊断中能准确得出学生知识状态,为个性化补救教学提供依据,从而有效改善学生学习效果;学生对该方法在个性化教学中应用的满意度较高。
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