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采用GARCH模型和BP神经网络模型,利用上海A股30支股票(6类,每类各5支)2015年6月29日至2017年6月30日的日收盘价,分别进行短期(2017年7月3日至7日)、中期(2017年8月14日至18日)和长期(2017年9月25日至29日)预测.结果表明:在短期预测中,无论是否考虑当日价格波动对预测结果的影响,2个模型的每日与一周总体预测效果的差异均不具有统计学意义(P 0.05);在中期预测中,无论是否考虑当日价格波动对预测结果的影响,BP神经网络模型的每日与一周总体预测效果均优于GARCH模型,且总体差异具有高度统计学意义(P 0.01),不考虑当日价格波动时每日预测效果的差异具有统计学意义(0.01 P 0.05),考虑价格波动时每日预测中有3日预测效果的差异不具有统计学意义(P 0.05),有2日预测效果的差异具有统计学意义(0.01 P 0.05);在长期预测中,无论是否考虑当日价格波动对预测结果的影响,BP神经网络模型的每日与一周总体预测效果均优于GARCH模型,且总体差异具有高度统计学意义(P 0.01),每日预测效果的差异不具有统计学意义(P 0.05);随着预测周期的延后,预测误差逐渐增大. 相似文献
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将平面分为左右2个区域,研究Bogdanov-Takens系统在分段n(n=1、2)次多项式扰动下极限环个数的上确界B_2(n).利用广义幂级数和二阶微分算子估计一阶Melnikov函数M1(h)的孤立零点个数的上确界,得到当M_1(h)不恒为0时,在一次分段多项式扰动下有2≤B_2(1)≤3,在连续的一次分段多项式扰动下极限环个数的上确界为B_(2c)(1)=1;在二次分段多项式扰动下有5≤B_2(2)≤7,在连续的二次分段多项式扰动下极限环个数的上确界满足3≤B_(2c)(2)≤5. 相似文献
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