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主题

  • 1 篇 风险价值
  • 1 篇 可解释深度学习
  • 1 篇 相关度传播算法
  • 1 篇 htqf分位数函数
  • 1 篇 lstm模型

机构

  • 1 篇 中南财经政法大学

作者

  • 1 篇 刘蔚然

语言

  • 1 篇 中文
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VaR预测与风险因素分析——基于深度学习方法
VaR预测与风险因素分析——基于深度学习方法
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作者： 刘蔚然 中南财经政法大学
学位级别：硕士
金融时间序列的分布具有非对称、尖峰厚尾、时变性等特点,传统的模型难以贴合这些复杂特性,因而无法得到准确的Va R预测。以长短期记忆神经网络(LSTM)模型为代表的深度学习技术能够捕捉时间序列的长期依赖关系,在金融领域得到了广泛的应... 详细信息
来源： 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
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