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黃金波動率的最優模式

為了解決黃金存摺牌價歷史走勢圖的問題，作者陳耕毅 這樣論述：

本研究利用灰色系統、迴歸分析及迴歸型倒傳遞類神經網路，進行預測臺灣銀行的黃金價格波動率的預測，所謂迴歸型倒傳遞類神經網路，利用迴歸分析選自取變數，其後將自變數的結果放入倒傳遞類神經網路中進行預測，以減低倒傳遞類神經網路的耗能。並且以MAE及MSE比較其效能。在灰色系統中，發現建立模式樣本個數的選取會對模式的預測準度有很大的影響，在迴歸分析方面，除去八個離群值，進行逐步迴歸分析，其樣本外預測效能佳，在倒傳遞神經網路方面，發現其對於樣本內的預測能力準確性大於迴歸分析樣本內預測，發揮倒傳遞類神經網路在樣本內搜尋強大的特性。在三種不同模式的預測績效方面，發現迴歸分析的績效最佳，其次為迴歸型倒傳遞類神

經網路，最差的為灰色系統。從變數選擇的角度來說，本研究發現台灣銀行黃金存摺賣價，進行兩次的逐步迴歸分析時，紐約NYMEX黃金近月期貨收盤價及紐約NYMEX白銀近月期貨收盤價都有選入做為模式的依變數，故不排除台灣銀行黃金存摺賣價與這兩自變數有強列相依。本研究把樣本外的預測期縮短到2007年的上半年，效能分析的結果變成迴歸型倒傳遞類神經網路較佳，或許迴歸型倒傳遞類神經網路並不適合預測太長的區間。