| 用RBF神经网络确定上海股市的分形维数 |
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| 引用本文： | 徐绪松,熊保平,龙虎.用RBF神经网络确定上海股市的分形维数[J].武汉大学学报(理学版),2003,49(3):309-312. |
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| 作者姓名： | 徐绪松 熊保平 龙虎 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学,商学院,技术经济及管理研究所,湖北,武汉,430072
2. 华中科技大学,管理学院,湖北,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家教育部博士点基金资助项目 ( 0 1JB63 0 0 0 9) |
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| 摘 要： | 从预测能力的角度采用径向基函数（radial basis function，简称RBF）神经网络方法计算我国上海股票市场的分形维数，并通过RBF神经网络的实验，得到上海股市的最小嵌入维数为6，验证了股市分形维数在2-3之间，从而进一步确定了我国上海股票市场是一个具有混沌现象的系统，最后探讨了利用股票市场的混沌特性进行短期预测的效果的可行性。
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| 关 键 词： | 上海 股票市场 分形维数 RBF神经网络 金融市场 最小嵌入维数 混沌动力学 |
| 文章编号： | 1671-8836(2003)03-0309-04 |
| 修稿时间： | 2002年12月10 |
The Fractal Dimension of Shanghai Stock Market Based on RBF Neural Networks |
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| XU Xu-song,XIONG Bao-ping,LONG Hu.The Fractal Dimension of Shanghai Stock Market Based on RBF Neural Networks[J].JOurnal of Wuhan University:Natural Science Edition,2003,49(3):309-312. |
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| Authors: | XU Xu-song XIONG Bao-ping LONG Hu |
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| Affiliation: | XU Xu-song1,XIONG Bao-ping1,LONG Hu2 |
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| Abstract: | This paper tests the fractal dimension of Shanghai stock market through the neural networks from the point view of forecasting. Through a data experiment of radial basis function neural network, we find that the optimal embedding dimension is 6. As a result the fractal dimension of Shanghai stock market is about in the interval between 2 and 3. Therefore, the stock market is a chaotic system, and we must take the nonlinear analytical instruments. Finally, we discuss the effect and the reliability of the stock prediction based on chaotic characteristic. |
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| Keywords: | stock market chaos RBF neural networks fractal dimension |
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