基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

摘要：

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于预测的股票市场泡沫模型.以上证指数为研究对象,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系,并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析.在此指标体系下,构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值,并据此分析宏观经济指标对市场的影响；同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值,并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析.最后,根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度,并提出相应的预警策略.

关键词：泡沫模型指标体系、VAR、GD-FNN、股票非线性系统辨识、股市泡沫度

所属期刊栏目：32

分类号：O231;F830(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：国家自然科学基金70771008,70371057;北京科技大学博士研究生科研基金

在线出版日期：2013-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1027-1038