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題 名 | 迴歸模式與類神經網路在臺股指數期貨預測之研究=The Application of Regression Model and Artficial Neural Network for Studying the Taiwan Stock Index Future |
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作 者 | 李惠妍; 吳宗正; 溫敏杰; | 書刊名 | 經營管理論叢 |
卷 期 | 2:1 民95.06 |
頁 次 | 頁83-99 |
分類號 | 561.76 |
關鍵詞 | 臺灣加權股價指數期貨; 倒傳遞類神經網路; 迴歸分析; Taiwan stock index future; Artificial neural network; Regression analysis; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 臺灣證券金融市場於民國87年7月21日正式推出加權股價指數期貨契約,為台灣的金融業自由化及國際化,建立一新里程碑。除提供投資者投資商品和避險工具外,也提供投機客及套利者,以少量資金賺取較大利潤的機會。尤其近幾年來期貨交易熱度愈來愈沸騰,期貨市場的發展潛力愈來愈不可忽視。有鑑於類神經網路是近年來快速竄起的資訊處理技術,尤其是運用在金融財務方面,績效卓著。所以本研究嘗試運用類神經網路及統計方法中的迴歸分析,來預測台股指數期貨的隔日收盤指數,以尋求適宜的預測模式。本研究結果發現:在倒傳遞類神經網路方面,發現有隱藏層的模式較無隱藏層的模式預測績效稍佳,但差異不大。在迴歸分析方面,去除三筆偏離值後,再經由逐步迴歸分析篩選出當日收盤指數、基差、漲跌、10日威廉氏指標、5日乖離率等5種變數的模式最為適合。在改良式類神經網路方面,以逐步迴歸分析篩選後之5種變數,做為輸入變數,發現無隱藏層的模式似乎較有隱藏層的模式預測績效稍佳,但差異也是不大。在三種不同模式的預測績效比較發現,迴歸分析績效最好,其次是改良式倒傳遞類神經網路,而預測績效最差的是倒傳遞類神經網路。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。