基于人工智能算法的上海銀行間同業(yè)拆放利率預測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、同業(yè)拆放利率是銀行同業(yè)間在貨幣市場上融通資金的利率。作為市場化核心利率，上海銀行間同業(yè)拆放利率（Shibor）能準確、及時地反映貨幣市場的資金供求關系，其變動會迅速傳導和影響我國金融市場。因此，預測Shibor的波動和走勢具有重要意義。
　　本文從兩個時間維度上對Shibor的隔夜品種進行研究和預測，分別是日波動和月走勢。隔夜Shibo r日數(shù)據(jù)的預測中，首先建立基于BP神經網絡算法的對照性預測模型，接著將小波神經網絡應用于預測中

2、，發(fā)現(xiàn)效果更好。進一步提出基于布谷鳥搜索（CS）優(yōu)化的小波神經網絡預測模型，提高了預測精度，較好地擬合了隔夜Shibor的日波動。預測隔夜Shibor的月均值時，從影響利率走勢的因素出發(fā)，預選取9個指標并進行相關性檢驗，建立回歸型支持向量機（SVR）預測模型。利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）改進SVR算法，建立PSO-SVR預測模型，提高預測精度，模型基本可以對隔夜Shibor的走勢進行預測。針對日數(shù)據(jù)和月數(shù)據(jù)的特點，選用相應適宜的算法，并

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