發(fā)布時間：2021-11-09 22:36

　　匯率變幻莫測,它不僅可以影響個人的生活,公司的生長,甚至影響著一個國家的經(jīng)濟。千百年來人們一直在尋找一條通往公平與穩(wěn)定的匯率之路,今天人們?nèi)匀辉谔剿�。匯率經(jīng)常會出現(xiàn)變動,因為它會受到很多因素的影響：國際收支狀況、順差與逆差、通貨膨脹率的高低、貨幣購買力、利率水平、國家的宏觀調(diào)控、經(jīng)濟政策、外匯波動、政府的干預等,它們時時刻刻影響著匯率,并推動著匯率的變動。如何快速有效的進行匯率預測,是經(jīng)濟學家長期以來一直探尋的問題,由于匯率受到多種因素的影響,表現(xiàn)出不規(guī)則的非線性變化趨勢,因此給其預測帶來了很大的困難。神經(jīng)網(wǎng)絡具有很好的預測非線性數(shù)據(jù)的能力,因此為匯率的預測提供了一種現(xiàn)實有效的方法。首先,本文對選取的人民幣兌美元數(shù)據(jù)進行了平穩(wěn)性檢驗,發(fā)現(xiàn)匯率數(shù)據(jù)不平穩(wěn),故對匯率數(shù)據(jù)進行了平穩(wěn)性處理,得到匯率波動序列數(shù)據(jù),進而又對匯率波動序列進行了正態(tài)性及BDS檢驗,驗證了匯率波動序列的非線性性。然后,本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最廣泛、最普遍的同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡即BP神經(jīng)網(wǎng)絡對人民幣兌美元匯率波動序列進行預測。雖然BP算法存在很多優(yōu)點且被廣泛應用,但它也有很多缺點,如容易陷入局部最優(yōu)、收斂速度比較慢、輸入神經(jīng)元數(shù)... 

【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
        1.1.3 匯率預測方法概述
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要的研究工作
第二章 匯率決定理論
    2.1 貨幣模型
        2.1.1 彈性價格貨幣模型
        2.1.2 粘性價格貨幣模型
    2.2 貨幣替代模型
        2.2.1 彈性貨幣替代模型
        2.2.2 粘性貨幣替代模型
    2.3 資產(chǎn)組合均衡模型
    2.4 投機泡沫理論
        2.4.1 理性投機泡沫理論
        2.4.2 非理性投機泡沫理論
    2.5 混沌分析模型
第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型
    3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡方法
        3.1.2 人工神經(jīng)元模型
        3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法
        3.1.4 神經(jīng)元的數(shù)學模型
        3.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡特征
    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測效果評價指標
    3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的泛化能力與過擬合問題
第四章 匯率預測實證分析
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡匯率預測的一般條件
    4.2 樣本數(shù)據(jù)的選取及處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)處理
        4.2.2 樣本數(shù)據(jù)選取
    4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型關鍵參數(shù)設計
        4.3.1 輸入神經(jīng)元數(shù)目的確定
        4.3.2 匯率波動序列訓練集合最佳樣本數(shù)估計
    4.4 附加動量的BP改進算法
    4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡匯率波動預測
        4.5.1 匯率波動序列樣本內(nèi)預測能力比較
        4.5.2 匯率波動序列樣本外預測能力比較
第五章 結論與展望
    5.1 小結
    5.2 不足與展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況


【參考文獻】：
期刊論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在匯率預測中的應用[J]. 徐緣圓.  時代金融. 2013(03)
[2]基于奇異譜分析的匯率預測研究[J]. 張一,惠曉峰.  統(tǒng)計與決策. 2012(06)
[3]改進的灰色系統(tǒng)理論在匯率預測中的應用[J]. 張淵淵,何佳,賈海云.  計算機仿真. 2011(11)
[4]小波與混理論相結合的匯率預測[J]. 殷光偉.  商場現(xiàn)代化. 2009(05)
[5]基于GARCH模型與ANN技術組合的匯率預測[J]. 劉潭秋,謝赤.  科學技術與工程. 2006(23)
[6]ARIMA模型在匯率預測中的應用[J]. 張忠杰.  中國商人(經(jīng)濟理論研究). 2005(07)
[7]A GENERAL APPROACH BASED ON AUTOCORRELATION TO DETERMINE INPUT VARIABLES OF NEURAL NETWORKS FOR TIME SERIES FORECASTING[J]. NAKAMORI,Yoshiteru.  Journal of Systems Science and Complexity. 2004(03)
[8]基于時間序列GARCH模型的人民幣匯率預測[J]. 惠曉峰,柳鴻生,胡偉,何丹青.  金融研究. 2003(05)
[9]人工神經(jīng)網(wǎng)絡在中長期匯率預測中的應用[J]. 楊炘,馬洪波.  系統(tǒng)工程. 1999(01)

博士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳規(guī)劃的匯率預測技術研究[D]. 廖薇.華東師范大學 2010
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的人民幣匯率預測研究[D]. 丁暉.湖南大學 2008
[3]匯率決定理論和匯率預測[D]. 孫葉萌.吉林大學 2008

碩士論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的研究分析及改進應用[D]. 李友坤.安徽理工大學 2012
[2]遺傳算法結合最小二乘法在匯率預測中的應用[D]. 黃紹英.安徽大學 2012
[3]基于支持向量回歸機的匯率預測[D]. 阿磊.華東師范大學 2011
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人民幣匯率預測研究[D]. 陸文.中南大學 2010
[5]匯率決定理論研究與人民幣匯率實證分析[D]. 張敏.上海海事大學 2007
[6]遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡在匯率預測中的應用[D]. 王曉琳.青島大學 2006
[7]基于GA-SVR的匯率預測模型研究及分析[D]. 曹定州.暨南大學 2006
[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡集成的匯率預測模型研究[D]. 單峰.南京航空航天大學 2004



本文編號：3486025