基于LSTM神经网络的可转债价格预测  

作　　者：邹华玲 张丞[2] 徐向荣 

机构地区：[1]崇左幼儿师范高等专科学校,广西崇左532200 [2]广西民族大学经济学院,广西南宁530006

出　　处：《创新》2024年第1期111-116,共6页Innovation

摘　　要：近年来,可转债在中国金融市场扮演着重要角色。文章通过LSTM神经网络模型预测可转债价格走势。首先,参考现有文献,将可转债价格数据转换到LSTM神经网络模型中;其次,将可转债的标的股票价格数据加入LSTM神经网络模型中,以此来提高预测的准确性。研究结果显示,LSTM神经网络模型在可转债价格预测方面比传统的线性模型具有优势。

关 键 词：神经网络 可转债 LSTM 价格预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F832.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]