【摘 要】
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基金评级是基于基金的业绩特征将基金划分等级的行为,但基金业绩的一些相关指标之间往往表现出非线性动态的特征,使现有的评级方法造成误差,而SOM人工神经网络非常适合于描述
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基金评级是基于基金的业绩特征将基金划分等级的行为,但基金业绩的一些相关指标之间往往表现出非线性动态的特征,使现有的评级方法造成误差,而SOM人工神经网络非常适合于描述非线性动态特征,并能很好地处理噪声数据和不完全数据。基于此,本文建立了一种SOM神经网络基金评级方法,将其自然划分的结果与评级机构的评级结构进行对比,以检验其评级结果,实证表明该方法具有很好的评级质量。
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