基于长短期记忆神经网络的金融压力指数预测

长短期记忆神经网络是一种深度学习方法,能够用于挖掘金融时间序列历史数据的信息和研究序列依赖关系。本文首先从货币、债券、股票、外汇、银行5个子市场选取10个市场指标构建金融压力指数;然后把当期和上期的金融压力指数作为输入特征,应用长短期记忆神经网络预测金融压力指数,并将其与自回归滑动平均模型的预测结果进行对比。结果表明,长短期记忆神经网络具有更小的预测误差。此外,预测结果显示,我国未来短期内的金融压力总体呈现稳定趋势,整体上看风险是可控的。