【摘 要】
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该文着重于点的预测和方差的预测.在点的预测上该文在基于EM算法的递归神经网络基础上提出改进递归神经网络的概率模型,并推出该模型的EM算法,该模型保留了基于EM算法的道归
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该文着重于点的预测和方差的预测.在点的预测上该文在基于EM算法的递归神经网络基础上提出改进递归神经网络的概率模型,并推出该模型的EM算法,该模型保留了基于EM算法的道归神经网络比通常BP算法快10-15倍的优点,并且该模型比Masheng提出的基于EM算法的递归神经网络的动力性能更好.Yuille和Naonori等采用确定性模拟退火来提高EM算法的稳定性,该文推导出基于确定性模拟退火的EM算法的递归神经网络的训练算法.在方差的预测上引进1982年Engle提出的ARCH族模型,与递归神经网络共同构成预测通道.并采用BHHH算法和遗传算法分别来训练ARCH模型和GARCH模型的参数.最后该文简单提到投资策略的设计,并采用遗传算法来优化投资策略的参数,并进行优化前后效果的比较.
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