【摘 要】
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本文主要针对投资组合矩阵与投资组合协方差矩阵的研究,利用Python绘制时间序列调和曲线,更加直观地发现缺损数据,并以RBP神经网络对缺损值进行预测补全。首先,建立Markowitz
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本文主要针对投资组合矩阵与投资组合协方差矩阵的研究,利用Python绘制时间序列调和曲线,更加直观地发现缺损数据,并以RBP神经网络对缺损值进行预测补全。首先,建立Markowitz均值-方差组合模型,通过绘制边界曲线,寻求最小风险的方法来确定最佳收益,其中,单支股票投资由标准差来决定,组合股投资由其协方差来决定;其次,选取投资组合相关矩阵与投资组合协方差矩阵两个角度来评估,其两者分别代表了组合股票收益之间的线性关系以及股票的波动情况;最后,将神经网络与时间序列相结合,建立NARX神经网络的非线性多步预测
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