基于人工智能算法的上海银行间同业拆放利率预测

  本文关键词：基于指数平滑和人工智能算法的预测，，由笔耕文化传播整理发布。

《兰州大学》 2016年

基于人工智能算法的上海银行间同业拆放利率预测

林庆添  

【摘要】：同业拆放利率是银行同业间在货币市场上融通资金的利率。作为市场化核心利率,上海银行间同业拆放利率(Shibor)能准确、及时地反映货币市场的资金供求关系,其变动会迅速传导和影响我国金融市场。因此,预测Shibor的波动和走势具有重要意义。本文从两个时间维度上对Shibor的隔夜品种进行研究和预测,分别是日波动和月走势。隔夜Shibor日数据的预测中,首先建立基于BP神经网络算法的对照性预测模型,接着将小波神经网络应用于预测中,发现效果更好。进一步提出基于布谷鸟搜索(CS)优化的小波神经网络预测模型,提高了预测精度,较好地拟合了隔夜Shibor的日波动。预测隔夜Shibor的月均值时,从影响利率走势的因素出发,预选取9个指标并进行相关性检验,建立回归型支持向量机(SVR)预测模型。利用粒子群优化算法(PSO)改进SVR算法,建立PSO-SVR预测模型,提高预测精度,模型基本可以对隔夜Shibor的走势进行预测。针对日数据和月数据的特点,选用相应适宜的算法,并进一步优化算法。建立的预测模型在隔夜Shibor的日数据和月均值预测中具有一定的科学性和应用价值。最后建立隔夜Shibor决策系统,整合预测模型,对货币市场参与主体具有一定指导作用。

【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;F832.5
【目录】：

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