| dc.contributor.advisor | 張健邦 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 鐘正良 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | Chung, Chen Liang | en_US |
| dc.creator (作者) | 鐘正良 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chung, Chen Liang | en_US |
| dc.date (日期) | 1998 | en_US |
| dc.date.accessioned | 28-四月-2016 11:48:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 28-四月-2016 11:48:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 28-四月-2016 11:48:37 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | B2002002792 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/87306 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 83354020 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究欲提出一COMEX黃金期貨價格的類神經網路模型，期此一模型能預測出當期的黃金期貨價格。在類神經網路模型方面，採用倒傳遞類神經網路；而其輸入層共有九個處理單元，即影響黃金期貨價格的九個變數，輸出層為一個處理單元，即黃金期貨價格，至於隱藏層則採二層，因黃金期貨價格有波動大、難預測且為非線性的特性。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 謝辭摘要目錄圖目錄表目錄第一章 緒論-----1 第一節 研究動機與目的-----1 第二節 研究方法-----2 第三節 本文架構-----3第二章 文獻回顧-----4 第一節 類神經網路文獻研究-----4 第二節 黃金期貨及現貨預測文獻研究-----12 第三節 類神經網路運用在黃金期貨之文獻研究-----14第三章 建立黃金期貨類神經網路模型-----16 第一節 類神經網路系統-----16 第二節 影響黃金期貨價格之因素-----24 第三節 建立黃金期貨類神經網路模型-----25第四章 實證研究-----28 第一節 類神經網路模型-----29 第二節 迴歸分析模型-----36 第三節 時間數列模型-----40 第四節 不同模型結果之比較-----43第五章 結論與建議-----45 第一節 研究結論-----45 第二節 未來研究之建議-----45附註-----47參考文獻-----50圖目錄圖3-1 生物神經元模型-----18圖3-2 人工神經元模型-----19圖3-3 倒傳遞類神經網路架構-----20圖3-4 倒傳遞類神經網路流程圖-----23圖3-5 黃金期貨類神經網路模型-----27圖4-1 類神經網路測試期間的預測值與實際值之走勢圖-----34圖4-2 類神經網路訓練期間與測試期間的收斂過程圖-----35圖4-3 類神經網路測試期間的預測值與實際值之散布圖-----36圖4-4 迴歸分析在測試期間的預測值與實際值之走勢圖-----40圖4-5 黃金期貨價格之原始圖形-----41圖4-6 時間數列分析在測試期間的預測值與實際值之走勢圖-----43圖4-7 三種不同模型測試期間的走勢圖-----44表目錄表4-1 決定類神經網路隱藏層各層單元數之過程-----30表4-2 第一層隱藏層各處理單元最優者之MSE及MAPE-----33表4-3 迴歸模型的估計結果-----37表4-4 所選取時間數列模型之MSE與MAPE-----42表4-5 三種不同模型最佳結果之比較-----44 | zh_TW |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002002792 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 黃金期貨 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 迴歸分析 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 時間數列 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 倒傳遞法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | neural network | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | gold future | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | regression analysis | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | time series | en_US |
| dc.title (題名) | 類神經網路之應用－黃金期貨預測 | zh_TW |
| dc.title (題名) | The application of neural network - forecasting gold future | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
