优化类神经网络：台湾金控公司绩效预测的深度研究

本文主要探讨了"最佳化类神经网络预测绩效：以金控股个案研究"这一主题，作者潘文超在景文技术学院财金系背景下，针对金融控股公司的未来发展及其在提升竞争力中的关键作用进行了深入研究。金融控股公司通过跨业经营实现金融百货化，是现代金融市场的重要模式，有助于金融机构多元化发展和服务整合。 文章的核心内容集中在优化类神经网络在预测金控公司绩效方面的应用。作者指出，传统的回归模型后向选取法和倒传递类神经网络模型在选取输入变量和网络参数时可能存在局限性，预测能力往往受限于个人经验和直觉。为了改进这一点，作者采用了一种系统化的策略：首先，通过回归模型后向选取法筛选出具有较好解释能力的输入变量，这些变量能够更有效地反映股票市场的动态。接着，引入遗传算法来寻找最适的网络架构参数，这种方法能够自动优化网络结构，提高模型的拟合度。 具体到案例研究部分，作者选取了台湾六家大型金控公司（富邦金、台新金、新光金、第一金、中信金与开发金）的股价数据，通过股票技术指标进行预处理，然后运用优化后的类神经网络模型进行预测。实验结果表明，经过优化的类神经网络模型在预测股票绩效方面表现优于未优化的模型，包括回归模型和标准的倒传递类神经网络，从而证实了这种方法的有效性和优越性。 本文的关键词涵盖了回归模型后向选取法、倒传递类神经网络和遗传算法，这些都是作者用来提升预测效能的关键工具。通过这项研究，作者不仅提供了金控公司绩效预测的一种有效方法，也为其他领域的预测模型优化提供了参考思路，尤其是在金融领域，优化模型预测能力对于风险管理、投资决策等具有重要意义。本文的研究对于理解和提升金融行业的智能预测能力具有实际价值。