基于径向基函数(RBF)神经网络模型的金融混沌预警研究  

作　　者：李立华[1] 

机构地区：[1]中国建设银行湖南总审计室,湖南长沙410005

出　　处：《海南金融》2012年第6期32-35,共4页Hainan Finance

基　　金：国家自然科学基金项目(70873037);湖南省社科重点项目(05ZD08)

摘　　要：本文研究了金融混沌的预警问题。利用径向基函数(RBF)神经网络模型对金融系统重构相空间中的相点进行一系列预测;由预测出来的相点计算金融系统运行过程的混沌特征量——李雅普诺夫(Lyapunov)指数与分数维;根据这两个混沌特征量的动态变化状况实现对金融混沌的预警。实证研究表明:基于径向基函数(RBF)神经网络模型的金融混沌预警方法有效,能较准确地对金融系统混沌状态进行预警。进而,可以提前采取适当的措施,防范金融系统在运行过程中陷于混沌状态。

关 键 词：金融混沌 径向基函数 神经网络模型 预警 

分 类 号：F830[经济管理—金融学]