| 神经网络在经济市场波动率建模与预测中的应用 |
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| 引用本文： | 谢荣燕. 神经网络在经济市场波动率建模与预测中的应用[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(6): 12. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.003 |
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| 作者姓名： | 谢荣燕 |
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| 摘 要： | 本文提出一种马尔可夫交换人工神经网络,应用于经济市场中的黄金市场的波动性建模与预测。本文所提出的模型在条件波动过程的动态性与传统神经网络模型相比,在预测能力上有所不同。在本文中,应用此类模型来检验黄金收益率的波动性。对绝对误差、均方误差和均方根误差准则加以评估,并且在相同精度下进行改良的DieboldMariano测试。为黄金市场日收益的预测提供了一个实证应用,结果表明,该方法在模拟和预测国际黄金日收益波动性方面具有较好的效果。
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| 关 键 词： | 人工智能 神经网络 经济市场 波动率 马尔可夫 |
| 收稿时间： | 2018-07-05 |
NeuralNetworksforModelingandForecastingVolatilityofEconomicMarket |
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| XIERong-yan. NeuralNetworksforModelingandForecastingVolatilityofEconomicMarket[J]. Computer and Modernization, 2018, 0(6): 12. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.06.003 |
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| Authors: | XIERong-yan |
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| Abstract: | ThispaperpresentsaMarkovswitchingartificialneuralnetwork(HMM),whichisappliedtothevolatilitymodelingandpredictionofthegoldmarketintheeconomicmarket.Theproposedmodelsdifferintermsofboththedynamicsoftheconditionalvolatilityprocessandtheforecastingcapabilitiescomparedtotraditionalneuralnetworkmodels.Inthispaper,thesemodelsareusedtotestvolatilityofgoldreturn.MAE,MSEandRMSEareevaluatedandtheimprovedDieboldMarianotestiscarriedoutunderthesameprecision.Anempiricalapplicationisprovidedforforecastingdailyreturnsingoldmarket.Theresultssuggestthattheproposedapproachperformswellinmodelingandforecastingvolatilityindailyreturnsofinternationalgoldmarket. |
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| Keywords: | artificialintelligence neuralnetwork economicmarket volatility Markov |
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