基于市际信息的外汇市场神经网络预测模型
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·影响外汇市场汇率波动的因素 | 第12-14页 |
| ·影响汇率波动的长期因素 | 第12-13页 |
| ·影响汇率波动的短期因素 | 第13-14页 |
| ·相关文献回顾 | 第14-16页 |
| ·汇率预测的研究方法 | 第14-15页 |
| ·汇率的基础变量预测方法 | 第15-16页 |
| ·汇率预测的技术分析方法 | 第16页 |
| ·本文的内容结构和创新 | 第16-18页 |
| 第二章 汇率预测的非线性模型表征 | 第18-25页 |
| ·为什么是非线性模型 | 第18-19页 |
| ·汇率的自相关分析 | 第19-22页 |
| ·时间序列的自相关性 | 第19-20页 |
| ·自相关函数的计算 | 第20-21页 |
| ·汇率时间序列的自相关性检验 | 第21-22页 |
| ·多种汇率的相关分析 | 第22-25页 |
| ·多市场汇率的相关性 | 第22页 |
| ·多市场汇率的相关性分析 | 第22-25页 |
| 第三章 多层前馈神经网络的非线性预测模型 | 第25-37页 |
| ·人工神经网络综述 | 第25-31页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第25-27页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-28页 |
| ·神经网络的结构及工作方式 | 第28-29页 |
| ·神经网络的学习 | 第29-31页 |
| ·误差后向传递神经网络(BP 神经网络) | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络的网络原理 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第32-33页 |
| ·基于神经网络的汇率预测方法简介 | 第33-37页 |
| 第四章 单市场输入输出的预测模型 | 第37-45页 |
| ·模型的建立 | 第37-40页 |
| ·初始参数的确定 | 第37-38页 |
| ·算法的确定 | 第38页 |
| ·隐含层的确定 | 第38-39页 |
| ·隐含层神经元的节点数 | 第39-40页 |
| ·激活函数的选择 | 第40页 |
| ·基于BP 神经网络的单市场时间序列预测 | 第40-45页 |
| ·数据选择 | 第41-42页 |
| ·实证结果的衡量标准 | 第42页 |
| ·实证结果 | 第42-45页 |
| 第五章 多市场输入单市场输出的预测模型 | 第45-52页 |
| ·模型描述 | 第45页 |
| ·数据选择 | 第45-49页 |
| ·实证结果 | 第49-52页 |
| 第六章 单市场模型与多市场模型实证对比分析 | 第52-53页 |
| 第七章 结论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻硕期间发表论文成果 | 第60-61页 |
