【摘 要】
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研究基金净值预测问题,基金净值的变化受到政治、经济等多种因素的影响,变化规律相当复杂,各种影响因素间呈复杂的非线性关系,针对传统的预测方法不能很好反映这种非线性规律
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研究基金净值预测问题,基金净值的变化受到政治、经济等多种因素的影响,变化规律相当复杂,各种影响因素间呈复杂的非线性关系,针对传统的预测方法不能很好反映这种非线性规律,导致基金净值预测精度不高,为了提高基金净值预测精度,提出了一种采用粒子群优化与BP神经网络相结合的组合模型,用于基金净值预测研究。利用粒子群具有较快的收敛速度和优异的全局寻优能力,对BP神经网络的权值和阈值进行仿真,证明提高了基金净值的预测精度。通过实证研究,表明了组合模型比其它模型具有更高的精确度和更快的收敛速度,能准确地捕捉基金净值的变化状况,为基金净值预测提供了一个实用的方法。
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