【摘 要】
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该文分两部分,第一部分为Radial小波神经网络的非参数估计以及其在金融数据短期预测中的应用.在这一部分中,我们首先证明了墨西哥草帽小波函数构成L(R)中的框架,而后用其作为
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该文分两部分,第一部分为Radial小波神经网络的非参数估计以及其在金融数据短期预测中的应用.在这一部分中,我们首先证明了墨西哥草帽小波函数构成L<2>(R)中的框架,而后用其作为神经网络中神经元的功能函数构成三层神经网络,并利用GeneralCrossValidation(GCV)原则确定神经网络隐层神经元的个数,并且给出具体的循环算法.最后利用以上的小波神经网络作L<2>(R)中函数的非参数估计并对某一具体股票数据作短期预测.第二部分首先介绍协整关系的概念,而后根据平稳性检验的原理,给出了线性Co-Integration(CI)(d,d)向量的估计.由于神经网络在处理非线性问题时具有很强的能力,该文尝试运用神经网络来作非线性协整(NLCI)(d,d)估计.最后,运用该文提出的方法对一组汇率数据进行分析.
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