CBISI-LSTM Deep Learning Model for Short-term Cross-border Capital Flow Prediction

期限(时间) 计算机科学 深度学习 资本流动 人工智能 流量(数学) 经济 机械 微观经济学 物理 量子力学 利润(经济学)
出处
期刊:Tehnicki Vjesnik-technical Gazette [Mechanical Engineering Faculty in Slavonski Brod]
卷期号:31 (1)
标识
DOI:10.17559/tv-20230801000842
摘要

With the drastic fluctuation of the international financial market in recent years, the cross-border capital flow between Shanghai and Hong Kong has become increasingly active.The lack of effective and timely tracking monitoring and scientific management of cross-border capital flow in the capital market will seriously affect the overall financial security of China's economy.This paper constructs the cross-border investor sentiment index CBISI based on principal component analysis and analyzes the impact of cross-border investor sentiment and cross-border capital flows by constructing the VAR model.In addition, CBISI is used as part of the input variable of LSTM to forecast the cross-border capital flow (NF).The findings of the study indicate that changes in cross-border investor sentiment will have a significant short-term impact on cross-border capital flows, and the addition of CBISI will improve the accuracy of cross-border flow estimates.
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