基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型

摘要：

在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题.

关键词：行为参数、广义回归神经网络、股票指数、预测模型

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金70271005;70471066;上海市重点学科资助建设项目T0502;上海市重点基础研究项目03JC14054

在线出版日期：2007-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-18