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題 名 | 共同基金淨值之預測--灰色理論、類神經網路及適應性類神經模糊推論系統之應用 |
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作 者 | 余尚武; 許意鈴; | 書刊名 | 中華管理評論 |
卷 期 | 8:3 2005.08[民94.08] |
頁 次 | 頁(5)1-(5)33 |
分類號 | 563.538 |
關鍵詞 | 共同基金; 淨值; 灰色關聯分析; 灰預測; 類神經網路; 適應性類神經模糊推論系統; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在投資理財盛行的今日,各種投資工其儼然已成為現代人生活中不可或缺的一環。而共同基金擁有專業人士操盤管理、享受投資獲利與風險分散之優勢,勢必成為市場上最蔚為風潮之投資管道。 此外,近年來由於電腦資訊與人工智慧的發達,許多以往所遇到的棘手問題,皆有了突破性的發展。因此,本研究試圖運用人工智慧方法之灰色理論 (grey system)、倒傳遞類神經網路(back-propagation network,簡稱 BPN)及適應性類神經模糊推論象統(adaptive network-based fuzzy inference system,簡稱 ANFIS),建構共同基金淨資產價值預測模型,以提供投資人在購買共同基金時之決策參考。經實證結果發現,就預測準確度及最小預測誤差分佈方面而言,以適應性類神經模糊推論象統擁有最小之預測誤差,類神經網路預測模型次之,而灰預測-GM(1,n)模型表現最不理想;在投資報酬率方面,類神經網路模型擁有最高之投資報酬率,適應性類神經模糊推論象統次之,GM(1,n)模型略差,但三種預測模型皆優於傳統買入持有策略。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。