搜索结果: 1-13 共查到“经济学 神经网络”相关记录13条 . 查询时间(0.217 秒)
运用BP神经网络构建比特币市场预测模型
比特币 BP神经网络 市场预测
2018/11/13
本文针对比特币市场发展的随机性、突变性特点，采用BP神经网络建立了比特币市场预测模型。选取2010年8月18日至2016年3月2日的数据作为样本，构建了多个预测模型，分别运用不同时间段的数据对单日和一周的比特币市场进行预测。结果表明，越近的数据越有利于准确预测比特币的价格，越是短期预测越能较好地拟合比特币发展趋势。
在集团管控的模式选择中，本文将具有学习能力、记忆能力以及智能处理功能的BP神经网络与层次分析法相结合，构建了集团管控模式选择的AHP-BP 神经网络模型，模型以AHP评价结果为神经网络输入，利用BP 神经网络对评价结果进行训练与检验。通过MATLAB 软件仿真的结果表明，该模型既能充分吸收专家评估的隐性知识和经验，又降低了人为主观随意性的缺陷，计算结果准确、方法可行，为企业的集团管控模式选择提供了...
本文从微观层面讨论了市盈率估值的可行性，分析了反对和赞成市盈率估值的一些观点，指出在市盈率的估值时需要考虑的三个因素：预期盈余增长、资本结构、盈余质量。最后利用神经网络模型对食品行业上市公司的市盈率进行了测试分析。
基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测
误差校正 灰色神经网络 股票收益率预测
2016/1/4
在股票市场中,准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。由于影响股票市场的因素十分复杂,仅靠建立单一的股票收益率预测模型来提高预测精度是非常困难的。本文对当前股票收益率预测方法存在的不足进行了阐述,并提出了以误差校正来提高股票收益率预测精度的新思路。首先,利用训练样本构建灰色神经网络模型,然后对股票收益率进行初步预测;其次,引入EGRACH模型来挖掘和分析预测误差序列的内部信息,并对该...
基于MLP神经网络构建小企业信用风险预警模型
小型企业 信用风险 主成分分析法 预警模型
2015/9/29
本文首先从企业特征、股东特征、合约特征和财务特征四大方面构建了一个多层次的小型企业信用风险评价体系，然后用主成分分析法对评价指标进行降维并提取公因子，再采用基于多层感知器（MLP）的神经网络技术来挖掘我国小型企业的信用风险的关键影响因素，最后构建了五分类模式下的信用风险预警模型。结果表明：企业特征（总资产、净资产、销售收入、企业形式、所处区域、企业年龄和企业性质）、财务特征（存货周转率、总资产报酬...
基于滑动窗-RBF神经网络的现金流预测
滑动窗技术 RBF神经网络 现金流预测
2015/8/31
现金流预测是项目投资决策和评价企业未来价值的关键性因素。本文通过采用滑动窗技术确定RBF神经网络的训练样本和测试样本，然后通过变换不同的分布函数值对模型进行建模和仿真。实证研究结果表明，RBF神经网络模型训练和仿真结果稳定，预测效果良好。
Hedonic住宅特征价格模型的BP神经网络方法
房地产定价 特征价格模型 BP神经网络
2012/8/16
房地产在金融市场中占有举足轻重的地位，其价格变化对整个金融市场有着显著的影响。采用特征价格模型，对美国一线城市2007年6月及2008年的房价进行了相关定价研究。对传统特征价格模型的属性因子进行了扩充，加入房产周边犯罪率因子进行模拟；在数值方法计算方面，首先对数据进行了Boxcox变换，分别采用BP神经网络及传统的最小二乘法进行数值模拟分析，结果表明,房价随犯罪事件类型及发生距离房地产的远近有-...
我国金融信息安全的分析与预测——基于小波神经网络方法
金融信息安全 小波神经网络 先行指数
2011/11/19
2007年在美国发生的次贷经济危机是从金融市场开始,逐渐蔓延到整个经济领域,在市场经济发达的美国社会发生金融危机,我国应建立健全金融信息安全体系,构造适合我国国情的金融安全指数,本文在国内外金融安全研究的基础上,利用国内各类宏观、微观数据,国际各类经济指标,通过小波神经网络方法,创新性的构造了我国金融信息安全指数。
机器设备的评估是资产评估的重点内容之一, 其成新率的评定是评估过程中重要且关键的环
节。本文对传统方法和综合机况法进行了分析, 并将神经网络技术引入综合机况法, 对该方法进行了
有效的改进。
基于MLP 神经网络的区域物流需求预测方法及其应用
区域经济 区域物流需求 神经网络 预测方法
2009/9/27
区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济是
产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济指标来预测区域物流需求具有较强的可
行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展. 为此提出了基于MLP 神经网络的区域物
流需求预测模型,不仅揭示了区域经济与区域物流需求之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求
预测提供了一种新的思路和方...
基于神经网络的区域经济资源位非线性模型
区域经济 神经网络
2008/11/19
资源位是系统经济学一个重要的概念，即在广义资源位空间中，能够被经济系统实际和潜在利用、占据或适应的部分称为该经济系统的资源位。区域经济的资源位的度量采用的是统计学的方法，本文使用软件进行统计处理，采用因子分析法，计算出各个经济区域的资源位。在此基础上，用神经网络算法来建立经济区域资源位的评测模型，通过样本的学习和训练进而去度量各个经济区域的资源位。
基于遗传神经网络的指数跟踪优化方法
遗传神经网络 指数跟踪 跟踪误差 超额收益率
2010/2/20
针对使用完全复制法进行指数跟踪的缺点和仅以跟踪误差作为指数跟踪目标的不足,
以跟踪误差最小化和超额收益最大化两者的权衡作为指数跟踪的目标函数,综合考虑实际中的交易成本、现金、卖空限制等约束,建立指数跟踪优化模型,并采用二进制和实数值混合编码的遗传BP网络对指数跟踪管理中的资金进行优化配置.该算法能同时优化网络结构和权值矢量,并结合遗传算子和Solis{\&}Wets算子生成后代使遗传搜索空间的群...
基于随机模糊神经网络的噪声混沌时间序列建模与预测
2007/8/7
摘要：提出了一种基于随机模糊神经网络对噪声混沌时间序列进行建模与预测的方法，并介绍了一种基于非单值逻辑随机模糊神经网络（SFNN）的结构和学习算法。在此基础上，应用该网络对含随机噪声的麦克——格拉斯混沌时间序列进行了仿真，仿真结果表明，在噪声较大的情况下，SFNN比FNN方法有更好的预测效果。主题词：混沌时间序列 随机模糊神经网络 预测 BP学习方法