基于改进的PEEMD-BPNN模型的黄金价格走势研究

发布时间：2020-08-17 16:42

【摘要】：随着人民币的国际化,和一个国家国际信用几乎等效的黄金储备对于国家的货币政策尤为重要;黄金作为全球范围内交易市场的重要贵金属品种,也是企业参与全球金融及个人投资交易的重要途径。因此,分析国际黄金价格走势具有重要的意义,本文以组合模型对国际黄金价格走势进行了相关研究,以便各投资者在投资决策过程中进行一定程度的参考。为了更加合理的建立组合模型进行走势研究,本文首先对黄金价格的数据特征进行了探索性分析,采用了移动V统计量对其记忆性进行了检测,利用自相关系数对其平稳性进行了检验,得出了黄金价格数据具有非线性非平稳特点的结论,在此基础上本文选择了部分集成经验模态分解-BP神经元网络(PEEMDBPNN)组合分析模型。然后,采用PEEMD分解黄金价格数据得到各正交化的固有模态函数,并根据频率的不同,分别采用了零均值突变型的T检验和双边熵(BPE)方法进行了高频数据、低频数据和趋势数据的重构。其次,并分别对重构的高频数据与全球金矿产量,低频数据与世界原油价格及世界通货膨胀进行了相关性分析,分析了不同重构数据与其影响因素的相关程度。最后将重构数据分别作为输入,导入到组合模型中进行走势分析,并分析了组合模型的性能。本文在黄金价格数据整体记忆性分析的基础上,对黄金价格数据的重构分析以及组合模型的走势研究表明:采用PEEMD-BPNN组合模型的预测精度整体上较高,特别是通过双边熵形成的重构数据在与相关影响因素的相关性分析和作为输入的组合预测模型的预测效果等方面表现出更加良好的性能。
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F831.54
【图文】：

BPNN训练过程图

BPNN训练过程图

【参考文献】

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本文编号：2795571