银行现金流时间序列预测算法研究及仿真对比

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2、的学位或证书而使用过的材糾，与我同工作的同志对本硏免所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：斯年日：曰期月Ｉ７关于论文使用授权的说明本人完全了解迂宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可Ｗ公布论文的全部或部、分内容，可队采用影印缩印或其他复制手段保存论文。。本学位论文屆于；保密□在年解密后适用本授权书‘‘＂不保密囚ＬＵ上方框内巧Ｖ）（请在Ｏ日期Ｉ论文作者签名：义ｆ年月日：恤《叮：／指导导师签名：３寸去曰期灿＾年月曰｜＾ｉTP29分类号密级公

3、开UDC单位代码10146学号132081100194硕士学位论文银行现金流时间序列预测算法研究及仿真对比研究生姓名：宁晨旭指导教师：王介生教授工作单位：辽宁科技大学指导教师：工作单位：论文提交日期：2016.01.07答辩日期：2016.01.09学位授予日期：授予单位：论文评阅人：王介生教授工作单位：辽宁科技大学论文评阅人：高淑芝教授工作单位：沈阳化工大学答辩委员会主席：邵诚教授工作单位：大连理工大学ResearchontimeseriespredictionmethodofbankcashflowandsimulationcomparisonbyNingChenxu(Majori

4、ngincollegeofelectronicalandinformationengineering)Supervisor:Prof.WangJieshengJanuary7，2016中文摘要由于我国商业银行现金业务快速增长，为了提高现金业务各类数据信息实时性和准确性，针对目前商业银行上下级间现金业务库存预测及现金管理信息数据联动的精确性和稳定性不高的难题，本文提出以下几种方法对我国银行现金流时间预测算法进行研究。具体工作主要有以下几个方面：本文首先从目前时间序列预测所采用常用的统计学时间序列预测方法，包括移动平均法（一次，二次）;指数平滑预测法（一次，二次）和自回归移动平均混合模型（

5、简称ARMA模型）的时间序列预测算法，基于某商业银行的市场数据进行现金流时间序列预测。并通过对每一种方法的大量的仿真实验和对比实验，对其精度的有效性的验证，证明了所提方法的有效性。其次提出了一种基于灰色预测和神经网络的组合模型对银行现金流时间序列进行预测。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测和仿真验证。最后提出一种基于自适应种群活性粒子群

6、优化算法(AdaptivePopulationActivityParticleSwarmOptimization,APAPSO)和最小二乘法（LMS）相结合的混合学习算法优化ANFIS模型参数的方法实现银行现金流时间预测预测。通过引进群体多样性度量函数，来保证种群的多样性，并通过引进自适应改变的惯性权重来提高粒子群算法的寻优能力，避免粒子群优化算法早熟收敛的问题，最后通过大量的仿真对比实验,验证了所提方法的可行性。总之，通过仿真结果表明了以上方法对银行现金流时间序列均能够取得较好的预测效果，为商业银行的业务计划制定提供了较好的数据基础和决策依据，有较好的参考价值。关键词：时间序列预测；

7、银行现金流；统计学预测法；灰色神经网络法；改进的粒子群算法iiABSTRACTDuetotherapidgrowthofChina'scommercialbankscashbusiness,inordertoimprovetheaccuracyandreal-timeofallkindsofinformationinthecashbusiness,andsolvetheproblemwhichaccuracyandstabilityisnoth