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张延利
黄金 doi:10.11792/hj20140903
在对黄金市场进行分析时，通常根据黄金价格数据自身特点选取合适的模型进行建模预测，但因黄金价格数据本身的非线性特征比较明显，模型的选取往往较为困难，预测精度不高。利用神经网络的特性，建立了RBF神经网络，有效地解决了模型选择不当的难题。实证表明，RBF神经网络建立的非线性模型预测精度较高。
关键词: 黄金价格 , 非线性预测 , ARMA模型 , GARCH模型 , RBF神经网络
彭潇熟 , 张德生 , 王若星 , 陈聪
黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2011.01.003
基于国际黄金价格的异方差性,首先建立了国际黄金价格的广义自回归条件异方差预测模型,并在该模型中引入国际石油价格和美元指数作为外生变量,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响因素的缺陷.采用该模型对1986年1月至2009年11月的月平均国际黄金价格进行拟合,并对2009年12月至2010年4月的月平均国...
关键词: 国际黄金价格 , 外生变量 , GARCH模型
