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在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时，一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量，但是由于影响价格的因素错综复杂，很多因素无法准确测量，而且市场信息的噪音太大，因此预测效果往往不太理想，于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。
基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型
【摘 要】
：
在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时，一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量，但是由于影响价格的因素错综复杂，很多因素无法准确测量，而且市场信
【机 构】
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上海理工大学管理学院
【出 处】
：
商业研究
【发表日期】
：
2007年11期
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