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本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测.研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型. 相似文献
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引 言
当前对金融资产波动率的测量和预测方法可以分为历史波动率方法和隐含波动率方法,其中,历史波动率方法利用历史数据来推断资产的波动率,主要以自回归条件异方差模型(GARCH)为主,隐含波动率方法主要是利用期权的价格来推断资产的波动率.考虑到国内资本市场发展程度,本文主要讨论历史波动率方法. 相似文献
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