本研究欲提出一COMEX黃金期貨價格的類神經網路模型,期此一模型能預測出當期的黃金期貨價格。在類神經網路模型方面,採用倒傳遞類神經網路;而其輸入層共有九個處理單元,即影響黃金期貨價格的九個變數,輸出層為一個處理單元,即黃金期貨價格,至於隱藏層則採二層,因黃金期貨價格有波動大、難預測且為非線性的特性。
為證明類神經網路是否有較傳統統計學方法在此一方面有較強的預測能力,所以以此模型與單變量時間數列模型及迴歸分析模型做比較,並以MSE及MAPE作為評估的準則。
在實作方面,研究資料以西元1987年1月至西元1991年12月60筆月資料為訓練樣本;而西元1992年1月至1995年12月48筆月資料為測試樣本。研究結果顯示不論是MSE或MAPE類神經網路模型皆優於迴歸分析模型及時間數列模型。
Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002002792 |
Creators | 鐘正良, Chung, Chen Liang |
Publisher | 國立政治大學 |
Source Sets | National Chengchi University Libraries |
Language | 中文 |
Detected Language | Unknown |
Type | text |
Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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