比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用

来源 :云南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：leezero666

【摘要】

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基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经

【作者】

：

何树红吴迪张月秋

【机构】

：

云南大学经济学院,云南大学数学与统计学院

【出处】

：

云南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年02期

【关键词】

：

基金净值 BP神经网络 RBF神经网络

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基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.

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