人工神经网络揭示FII流与Sensex回报的模式：2003-2011年研究

本文探讨了一种创新且在实践中应用相对较少的方法，即通过神经网络来揭示外国机构投资者(FII)流入与印度基准股票指数——敏感指数(Sensex)回报之间的复杂关系。该研究关注的是2003年至2011年间的数据，这是一个对广大投资者而言仍然充满谜团的领域。 作者采用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）作为主要分析工具，这是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型。特别是，反向传播算法（Back Propagation）被用来训练神经网络，这是一种通过调整网络内部权重来最小化预测误差的过程。Sigmoid函数作为传递函数被选中，因为它能够将连续的输入映射到0到1之间，适合作为非线性问题的解决方案。 研究过程中，对FII流入和Sensex回报进行了深度的描述性统计分析，这有助于理解两者之间的潜在模式和分类。通过对大量历史数据的分析，神经网络模型能够捕捉到市场动态中的关键特征，尤其是在大规模资金流动和指数回报之间的关联性。 实证结果显示，人工神经网络在识别FII流和Sensex回报之间的模式方面表现出色，相较于其他高级统计技术，它提供了更为清晰和准确的结果。这一发现对于投资决策者和金融分析师来说，具有重要的实践价值，因为它提供了一种更有效的方法来理解并预测股市动态，从而帮助他们做出更加明智的投资策略。 总结来说，本文不仅展示了神经网络在金融领域模式识别中的潜力，还强调了其在复杂金融关系研究中的优势，特别是在理解和预测FII行为与市场指数变动之间的关系时。这项研究对于提升投资者对市场动态的理解以及优化投资组合管理具有深远的影响。