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基于神经网络研究人民币汇率对企债收益的影响 被引量：3
1
作者 周颖 沐年国 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2020年第1期71-77,共7页
为了研究企业债券市场,并针对汇率波动对企债市场的影响,提出建立LSTM和GRU两种神经网络模型;首先证明了它们对于企业债券市场收益的研究具有良好的拟合和预测效果,再将人民币兑美元的汇率数据作为神经网络的输入变量之一,验证人民币汇... 为了研究企业债券市场,并针对汇率波动对企债市场的影响,提出建立LSTM和GRU两种神经网络模型;首先证明了它们对于企业债券市场收益的研究具有良好的拟合和预测效果,再将人民币兑美元的汇率数据作为神经网络的输入变量之一,验证人民币汇率对企债市场收益的影响,并比较两种模型的预测效果;结果显示:加入汇率指标后,两种模型不仅能捕捉收益趋势,同时都在数值上也更加精准可靠。实证研究表明,目前在研究我国企业债券市场时,人民币汇率是不可忽略的影响因素,并且相较而言GRU模型的结果更为精准。 展开更多
关键词 汇率 上证企债指数 对数收益率 LSTM GRU
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考虑美元人民币汇率影响的企业债收益预测研究——基于LSTM神经网络 被引量：1
2
作者 周颖 《经济研究导刊》 2019年第17期149-151,154,共4页
汇率变动对我国金融市场具有不可忽视的影响力。因此,首先对上证企债指数进行主成分分析,筛选出最具代表性的特征值,根据特征值构建企债收益指标,在考虑美元人民币汇率影响的基础上,建立LSTM的预测模型,研究企债收益的规律,并对未来60... 汇率变动对我国金融市场具有不可忽视的影响力。因此,首先对上证企债指数进行主成分分析,筛选出最具代表性的特征值,根据特征值构建企债收益指标,在考虑美元人民币汇率影响的基础上,建立LSTM的预测模型,研究企债收益的规律,并对未来60个交易日的企债对数指数收益率进行仿真预测。希望研究结果可以为广大企债投资者做投资买卖决策时提供重要的参考依据。 展开更多
关键词 收益预测 上证企债指数 汇率 LSTM
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基于GRU神经网络研究不同证券市场对股票收益的影响——以恒生和上证指数为例
3
作者 余强 《经济研究导刊》 2019年第35期117-120,共4页
大量研究表明,不同金融市场之间具有不可忽视的联系,股票作为金融资本市场中最具代表性的一部分,与其他金融证券市场的联系更为紧密。因此,针对不同金融市场的相互影响问题,以恒生、上证指数为例,提出建立神经网络模型。以两种指数的每... 大量研究表明,不同金融市场之间具有不可忽视的联系,股票作为金融资本市场中最具代表性的一部分,与其他金融证券市场的联系更为紧密。因此,针对不同金融市场的相互影响问题,以恒生、上证指数为例,提出建立神经网络模型。以两种指数的每日数据为样本,利用GRU(递归神经网络)神经网络的时间记忆性能,刻画出在加入不同证券指数特征的影响下,对上证股票指数收益的波动情况进行预测研究。训练和测试结果表明,GRU神经网络模型效果较为理想,而加入恒生指数特征的预测效果最好。这可以为后续中外金融市场关系的研究提供一定的参考价值,对想要购买企业债券的操作者也具有较高的实际价值。 展开更多
关键词 收益预测 上证企债指数 恒生指数 GRU
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