基于TSFA和ANN的指数走势时空概率拟合研究

聂文滨; 刘卫东; 程若发

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基于TSFA和ANN的指数走势时空概率拟合研究

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指数分析常需处理海量数据,所以,有同行用人工神经网络来拟合和预测证券指数,并取得一定成果。然而,短期指数动向,本质上是随机过程,直接拟合指数的效用值得怀疑。有鉴于此,文章先用时间平滑滤波算法(TSFA)处理证券指数,再构建时空统计参数--时空积,并用一阶后向差分来合适地划分时空积区间,从而得到指数走势时空概率。最后,用人工神经网络(ANN)拟合该概率,从而为公司投资决策提供一个基于数据统计面的量化参考值。

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来源
《统计与决策》 |2015年第2期|172-175|共4页
作者
聂文滨; 刘卫东; 程若发;
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作者单位

南昌航空大学信息工程学院;

南昌大学机电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类概率论与数理统计在经济中的应用;
关键词
时间平滑滤波算法; 人工神经网络; 时空积; 一阶后向差分;

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