文章基于切比雪夫正交基神经网络模型,结合数据驱动方法,对中国十年期国债收益率进行预测分析。在模型构建中,选取2018年6月28日到2019年6月28日的十年期国债收益率作为总体数据集,进一步选取总体数据集的前60%数据作为训练样本,生成模型后,预测剩余的40%数据,取得了较优的拟合效果,拟合度达0.9910,为国债收益率预测开拓了新的视野和方向。
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