基于PSO-LSSVR優(yōu)化算法的互聯(lián)網(wǎng)金融收益率預測研究.pdf

1、分類號：分類號：密級：密級：專業(yè)學位研究生學位論文論文題目（中文）論文題目（中文）基于基于PSOLSSVRPSOLSSVR優(yōu)化算法優(yōu)化算法的互聯(lián)網(wǎng)金融收益率預測研究的互聯(lián)網(wǎng)金融收益率預測研究論文題目（外文）論文題目（外文）ResearchonPredicationofInterFinancialReturnsBasedonthePSOLSSVR研究生姓名研究生姓名許偉學位類別學位類別應用統(tǒng)計應用統(tǒng)計專業(yè)學位領域?qū)I(yè)學位領域?qū)W位級別學位級

2、別碩士校內(nèi)校內(nèi)導師姓名導師姓名、職稱職稱嚴定琪嚴定琪副教授副教授校外校外導師導師單位單位、姓名姓名新浪微博新浪微博崔偉崔偉論文工作起止年月論文工作起止年月20152015年3月至20162016年4月論文提交日期論文提交日期20162016年4月論文答辯日期論文答辯日期20162016年5月學位授予日期學位授予日期校址：甘肅省蘭州市校址：甘肅省蘭州市I基于基于PSOLSSVRPSOLSSVR優(yōu)化算法的互聯(lián)網(wǎng)金融收益率預測研究優(yōu)化算法的互

3、聯(lián)網(wǎng)金融收益率預測研究——以余額寶為例進行實證分析中文摘要中文摘要近年來互聯(lián)網(wǎng)科技突飛猛進，從云計算、物聯(lián)網(wǎng)到霧計算、AlphaGo“人機大戰(zhàn)”等一系列技術和應用應運而生，有力地沖擊了傳統(tǒng)行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是在互聯(lián)網(wǎng)科技創(chuàng)新和傳統(tǒng)金融行業(yè)融合的背景下產(chǎn)生的，特別是互聯(lián)網(wǎng)金融的收益率大小對指導金融投資、推動我國利率市場化和發(fā)展普惠金融有著及其深刻的影響，因此對互聯(lián)網(wǎng)金融收益率的預測研究顯得尤其重要。本文以余額寶七日年化收益率數(shù)據(jù)作為研究對象

4、，分別用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(WNN)、支持向量回歸機（SVR）和粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量回歸機（PSOLSSVR）四種機器學習算法對訓練集進行數(shù)據(jù)挖掘和仿真模擬，然后用測試集數(shù)據(jù)對仿真模型的預測效果進行檢驗，結(jié)果表明：SVR和PSOLSSVR相對于神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測效果較好。然后，我們再選取嘉實活期寶貨幣基金收益率數(shù)據(jù)對上述方法進行驗證比較，結(jié)果同樣表明：PSOLSSVR的預測效果比神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果好，且P

5、SOLSSVR的預測效果比普通SVR的預測效果好。文章通過實證分析對互聯(lián)網(wǎng)金融收益率的趨勢進行了良好預測，其實際意義表現(xiàn)在三個方面：第一，互聯(lián)網(wǎng)金融作為一個創(chuàng)新的金融平臺也具有傳統(tǒng)金融所面臨的投資風險，對互聯(lián)網(wǎng)金融收益率走勢的準確預測能夠指導投資者進行投資；第二，互聯(lián)網(wǎng)金融機制是完全市場化的，研究互聯(lián)網(wǎng)金融收益率未來走勢有助于研究我國利率市場化的進程；第三，互聯(lián)網(wǎng)金融作為一個高效的大眾理財平臺，互聯(lián)網(wǎng)金融收益率走勢有助于研究我國踐行普惠