公司治理、 CSR、 信用評等 以廣義迴歸神經網路預測共同基金報酬 2007-09-05 溫志鴻 潘文超 林維垣 已經有許多相關文獻成功的運用廣義迴歸神經網路作財經方面的預測。有鑑於此，本文亦採用廣義迴歸神經網路，進行國內共同基金淨值之預測與報酬率評估。本文首先搜集國內53檔開放平衡型基金報酬率資料，以灰關聯分析法進行各基金投資績效分析，挑選投資績效良好的共同基金作為投資標的。再以廣義迴歸神經網路建立預測模型，並與灰預測及多元迴歸模型，進行預測能力及報酬率之比較分析。 查看完整內容 本文為付費文章，立即訂閱觀看全文 ➢ 相關關鍵字： 67期 ➢ 延伸閱讀 外資主導市場，基金持股率升高──五星級基金大降為6檔，投資人須有風險意識 兩稅合一、現金股利與員工分紅攸關投資決策 股王不是好的投資標的
已經有許多相關文獻成功的運用廣義迴歸神經網路作財經方面的預測。有鑑於此，本文亦採用廣義迴歸神經網路，進行國內共同基金淨值之預測與報酬率評估。本文首先搜集國內53檔開放平衡型基金報酬率資料，以灰關聯分析法進行各基金投資績效分析，挑選投資績效良好的共同基金作為投資標的。再以廣義迴歸神經網路建立預測模型，並與灰預測及多元迴歸模型，進行預測能力及報酬率之比較分析。
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