摘要
金融时间序列预测作为金融领域的关键问题，一直受到学者和业界的广泛关注。
准确预测未来市场趋势对投资决策、风险管理和资源配置至关重要。
传统的预测方法，如统计模型，往往难以捕捉金融时间序列的非线性、高波动性和复杂模式。
近年来，神经网络以其强大的非线性拟合能力和对复杂模式的学习能力，成为金融时间序列预测领域的研究热点。
本文首先介绍金融时间序列预测和神经网络的基本概念，并回顾了神经网络在金融时间序列预测中的应用历史，进而重点综述了现阶段主要的神经网络模型，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）及其变体在金融时间序列预测中的应用，分析了不同模型的优缺点和适用场景。
此外，本文还讨论了神经网络模型在金融时间序列预测中面临的挑战，例如过拟合、模型解释性等问题。
最后，展望了未来神经网络在金融时间序列预测中的发展趋势，包括模型优化、多源数据融合和可解释性研究等方面。
1相关概念1.1金融时间序列金融时间序列是指按照时间顺序排列的金融变量的观测值序列，例如股票价格、汇率、利率等。
这些序列通常具有非平稳性、非线性和高噪声的特点，对准确预测构成挑战。
1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元组成，通过学习数据中的模式来建立输入和输出之间的复杂映射关系。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
