基本信息

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文档摘要

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神经网络在多元时间序列分析中的应用：模型、案例与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1多元时间序列分析的重要性

在当今复杂的世界中，众多领域产生的数据呈现出时间序列的特征，且往往涉及多个变量，这使得多元时间序列分析成为关键的研究方法，在金融、气象、交通等领域发挥着不可或缺的作用。

在金融领域，股票价格、汇率、利率等金融指标均为时间序列数据，并且这些指标相互影响、相互关联。通过多元时间序列分析，能够综合考虑多个金融变量，挖掘它们之间的动态关系和潜在规律。这对于投资者进行投资决策，如构建投资组合、评估风险以及预测市场走势，具有重要的参考价值。例如，通过分析股票价格和成交量的多元时间