基于神经网络的基金净值预测研究

论文摘要

随着社会经济的发展,基金已经成为人们投资理财的一种重要工具。基金作为一种先进的制度安排和理财工具,受到各国投资者的高度重视。基金业绩不但反映了受托责任,而且提供了投资决策有用信息,它是基金管理者的管理指南,是基金投资者的投资向导。它不但关系到基金行业的健康发展,而且对整个证券市场的繁荣具有重要意义。作为一种风险与收益并存的投资工具,基金的风险性主要表现为基金价格的波动性。对基金价格波动进行预测能够反映基金公司的总体状况,能够比较准确的预测基金价格对于投资决策具有重要的指导意义。本文利用神经网络理论的辨识特性,建立了基金净值预测的BP神经网络预测模型。通过对具有代表性的投资基金“基金金泰”的实证分析,并和灰色模型预测的结果进行比较分析,表明该模型具有很好的非线性反映能力和学习能力、预测精度,能准确预测基金净值的变化趋势和上升与下降趋势的转折点,为预测基金净值未来走势提供了一个有效的方法。本课题的意义在于:探究新的基金投资风险分析和评估技术,丰富和完善基金投资风险和评估方法体系;提供一种基于多因素的基金投资风险定量分析技术,有利于提高评估的正确性;提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;为基金市场的个人投资者和机构投资者的投资活动和投资决策提供新的思路和实用方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本文选题目的和背景
• 1.2 本文选题的意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 本文的研究内容
• 第二章 基金预测影响因素分析
• 2.1 基金的概念、特点及分类
• 2.1.1 基金的概念
• 2.1.2 基金的特点
• 2.1.3 基金的分类
• 2.2 基金价格波动因素分析
• 2.2.1 经济因素
• 2.2.2 政治因素
• 2.2.3 心理因素及其他
• 2.3 基金市场预测的相关变量
• 第三章 预测理论基础
• 3.1 神经网络相关理论
• 3.1.1 神经网络发展历史与现状
• 3.1.2 神经网络模型
• 3.1.3 神经网络特点
• 3.1.4 神经网络应用
• 3.1.5 BP网络与BP算法
• 3.1.6 BP网络的求解步骤
• 3.2 灰色预测理论
• 3.2.1 灰色系统理论
• 3.2.2 灰色模型建模机理
• 3.2.3 灰色预测的关联数和关联度
• 3.2.4 灰色预测的步骤
• 第四章 基金预测模型的建立与实证研究
• 4.1 基金预测模型实证分析
• 4.1.1 数据来源
• 4.1.2 建立并选择BP神经网络预测模型
• 4.1.3 实证研究结果分析
• 4.2 基金净值的灰色模型预测
• 4.2.1 基金净值时间序列的级比判断
• 4.2.2 灰色模型模拟结果分析
• 4.2.3 灰色模型的预测检验
• 4.3 模型预测性能对比分析
• 4.4 本章小结
• 结束语
• 参考文献
• 附录
• 致谢