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本文采用金融时间序列分析中著名的非参数方法——前馈神经网络（feed—forward nnet）对沪市的中国联通（600050）和美国通用电气股票（GE）的收益率数据进行分析，建立模型，作预测，并给出GARCH此著名的蒂件异方差模型的估计结果作为参照。由分析结果来看神经网络的应用可行性，
前馈神经网络的股票实证分析
【摘 要】
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本文采用金融时间序列分析中著名的非参数方法——前馈神经网络（feed—forward nnet）对沪市的中国联通（600050）和美国通用电气股票（GE）的收益率数据进行分析，建立模型，作预测，并给出GA
【机 构】
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厦门技师学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2012年5期
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