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基于 RBF神经网络的黄金价格非线性预测

张延利

黄金 doi:10.11792/hj20140903

在对黄金市场进行分析时,通常根据黄金价格数据自身特点选取合适的模型进行建模预测,但因黄金价格数据本身的非线性特征比较明显,模型的选取往往较为困难,预测精度不高。利用神经网络的特性,建立了RBF神经网络,有效地解决了模型选择不当的难题。实证表明,RBF神经网络建立的非线性模型预测精度较高。

关键词: 黄金价格 , 非线性预测 , ARMA模型 , GARCH模型 , RBF神经网络

国际黄金价格具有外生变量的GARCH预测模型

彭潇熟 , 张德生 , 王若星 , 陈聪

黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2011.01.003

基于国际黄金价格的异方差性,首先建立了国际黄金价格的广义自回归条件异方差预测模型,并在该模型中引入国际石油价格和美元指数作为外生变量,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响因素的缺陷.采用该模型对1986年1月至2009年11月的月平均国际黄金价格进行拟合,并对2009年12月至2010年4月的月平均国际黄金价格进行了实证检验,结果表明,该模型的整体精度好于不考虑异方差性和未引入外生变量的模型,从而为黄金投资者和生产者的决策提供帮助.

关键词: 国际黄金价格 , 外生变量 , GARCH模型

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