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28.01.2019 | Machine Learning - Applications & Techniques in Cyber Intelligence

Construction of artificial neural network economic forecasting model based on the consideration of state transition diagram

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autor:
Xiaofang Luo
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In order to quantify the time-varying dependent structure between the assets and forecast the portfolio risk accurately, the difference in the preferences for asset risk is taken into consideration in this paper. It is assumed that the new interest rate of asset return sequence is subject to the standard t distribution. A kind of artificial neural network economic forecasting model is put forward. The two-step state transition diagram estimation method for the economic forecasting is deduced, and the forecasting method for the profile risk is obtained. Finally, Shanghai Securities Composite Index and Standard & Poor’s 500 Index are selected to verify the feasibility and superiority of the model and method put forward in this paper. At the same time, the model can accurately quantify the time-varying dependent structural characteristics of the two indices after the subprime mortgage crisis.

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