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王中香

作品数:2 被引量:8H指数:2
供职机构:华中师范大学数学与统计学学院更多>>
相关领域:理学矿业工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学
  • 1篇矿业工程

主题

  • 2篇黄金
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇期货
  • 1篇期货价格
  • 1篇网络
  • 1篇现货
  • 1篇金市
  • 1篇黄金期货
  • 1篇黄金期货价格
  • 1篇黄金市场
  • 1篇货价
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇VAR
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇CVAR
  • 1篇GARCH模...
  • 1篇GED分布

机构

  • 2篇华中师范大学

作者

  • 2篇何穗
  • 2篇王凤
  • 2篇王中香

传媒

  • 2篇湖北师范学院...

年份

  • 2篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于GARCH模型的风险价值在现货黄金市场的比较研究被引量:2
2009年
风险价值VaR现广泛运用于金融风险测量中,但基于正态性假设的VaR并不能很好的处理金融变量中的尖峰厚尾性且VaR未能考虑更加重要的尾部风险,CVaR弥补了VaR方法存在的缺陷。利用基于GARCH模型的CVaR在性质上的优越性,通过现货黄金市场的实证研究,对不同分布下的VaR及CVaR值进行比较,得出新的结论。我们发现基于GED分布GARCH模型的VaR及CVaR值要好于基于正态分布及t分布的VaR及CVaR值。
王凤王中香何穗
关键词:GARCH模型VARCVARGED分布
基于神经网络的黄金期货价格的预测被引量:6
2009年
黄金期货市场是一个极其复杂的非线性动力系统,由于神经网络具有很强的非线性逼近能力,理论上能无限逼近任意非线性函数。选用了应用最广泛的BP神经网络模型来预测黄金期货的价格。对采集到的影响黄金期货价格的因素数据进行了归一化处理后建立BP神经网络并进行了模拟训练,然后用训练好的网络进行检验,并比较了输出结果和真实值,发现用BP神经网络模型能够将误差控制在一个较小的范围内。经过实证研究可以发现BP神经网络用于价格预测可达到较好的效果。
王中香王凤何穗
关键词:黄金期货BP神经网络
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