政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/87282
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    题名: BPN暨RN神經網路與向量誤差修正模型對國內債券價格之預測績效
    Exploring the Relative Abilities of Neural Networks and VECM in Forecasting Taiwan`s Bond Price
    作者: 紀如龍
    Jih, Ru-Long
    贡献者: 林修葳
    蔡瑞煌
    Lin, Hsiou-Wei
    Tsaih, Rru--Huan
    紀如龍
    Jih, Ru-Long
    关键词: 公債
    殖利率預測
    神經網路
    RN模型
    BPN模型
    向量誤差修正模型
    Government bond
    Yield to maturity
    Neural network
    RN
    BPN
    VECM
    日期: 1996
    上传时间: 2016-04-28 11:34:08 (UTC+8)
    摘要: 本研究計畫探討以RN神經網路模型預測國內債券價格的效度。目前一般用於財務預測的神經網路論著主要為BPN模型，惟BPN模型有其限制，所以本研究計畫將（1）分析比較統計計量模型，BPN神經網路，RN神經網路系統對國內公債價格之預測績效。（2）分析不同時期的預測能力，找出景氣和預測變數的關係，同時將比較各個時期統計計量模型和神經網路模型是否同時有效， 抑或有些有效， 有些無效，以探討各工具是否具有互補性或替代性。並探討預測績效是否受到背後經濟環境的影響。
    This research project empirically investigates the accuracy of Reasoning Neural Networks (RN) in forecasting Taiwan`s bond prices. We explore (1) the relative predictive abilities of Vector Error Correction Model (VECM), which serve as a representative econometric model, Back Propagation Neural Networks (BPN), which is adopted by most current studies in the application of neural networks in finance, and RN, and (2) th3 potential variations in the three models` predictive power in different phases of economic cycle. Specifically, we aim to study if the three models substitute or complementone another. In addition, we explore the extent to which the relativepredictive abilities of the three models varies with underlying macroecomonic factors. The explanatory variables adopted in this study include all potential drives to (real) risk-free rate, expected inflation rate, and riskspremiums.
    參考文獻: "（一）中文部份
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    描述: 碩士
    國立政治大學
    國際經營與貿易學系
    83351022
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002002748
    数据类型: thesis
    显示于类别:[國際經營與貿易學系 ] 學位論文

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