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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:游崇智
研究生(外文):You ,Chung Chi
論文名稱:應用類神經網路模擬多變量計量模式於臺灣股市之分析與預測
論文名稱(外文):Neural Network:Simulation of Multi-variate Econometric Model in Forecasting Taiwan''s Stock Index
指導教授:林師模林師模引用關係
指導教授(外文):Lin, Shih-Mo
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:企業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
中文關鍵詞:類神經網路多變量股市預測向量自我回歸
外文關鍵詞:NeuralMultivariateStockForecastVAR
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應用類神經網路預測股票市場過去常使用技術指標及單變量之方式進行研
究, 然而此預測模式對於股價之解釋能力卻較為薄弱, 本研究改採多變量
及總體經濟變數對此問題進行研究, 本研究採用之類神經架構猶如模擬股
市與其他總體經濟變數間存在之互動關係, 藉由類神經網路之輸入輸出對
映類型, 表現出總體經濟與股市之互動情形, 藉以預測股價指數。本研究
之類神經網路架構為倒傳遞式(Back-Propagation)類神經網路 , 研究中
共採用三種不同之類神經模式, 分別為多輸入多輸出模式, 多輸入單輸出
模式及單輸入單輸出模式。網路用有三層, 除了輸出及輸入層之外, 亦包
含了一層隱藏層, 而網路之輸出入節點數與隱藏層之節點數則依網路模式
不同而有所不同。研究變數有發行量加權指數, 第一銀行三月定存利率,
新臺幣對美元匯率, 貨幣供給額M2及實質工業生產指。研究期間分為前期
及後期, 前期由民國七十一年一月至民國八十四年十二月, 後期由民國八
十年一月至民國八十五年十二月。不論在前後期間, 向量自我回歸模式之
預測績效均是最佳之模式。在全期間, 發現採多變量之類神經網路模式預
測誤差較單變量模式預測誤差低, 以傅利曼檢定達到顯著水準, 因此在全
期間之研究中以多變量預測績效最佳。而在後期間之研究結果則沒有任一
類神經模式表現最佳,主要原因可能是研究期間過短。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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