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題 名 | 類神經網路應用於臺灣股票市場獲利率預測之研究 |
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作 者 | 陳明琪; 張有中; | 書刊名 | 臺灣銀行季刊 |
卷 期 | 54:4 2003.12[民92.12] |
頁 次 | 頁314-333 |
分類號 | 312.2、312.2 |
關鍵詞 | 類神經網路; 倒傳遞網路; 股票報酬率; 一致能力; ARIMA模式; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究應用類神經網路於臺灣股市,研究期間自民國76年1月至民國89年12月,對選定的5種股票:國泰人壽、彰化銀行、聯電、臺積電、統一企業、以倒傳遞類神經網路(Back-propagation Neural)進行學習並預測股票報酬率。網路結構以一個隱藏層為基礎,輸入層選擇包含基本面、技術面及總體經濟面在內的13項變數,輸出變數為股票月報酬率。將類神經網路對股票報酬率預測的結果與傳統之ARIMA模式預測結果比較,並以皮爾森(Pearson)相關係數為報酬率預測能力之判斷標準,最後再比較兩種模式的一致能力(Consistent Ability)。研究結果發現:1.類神經網路對研究期間股價變動較小的股票,報酬率預測能力良好;但對研究期間股價波動太大的股票,預測能力有待加強。2.類神經網路股票報酬率預測能力優於ARIMA模式。3.類神經網路股票報酬率預測之一致能力高於ARIMA模式。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。