本文關鍵詞： NARX ARMA 匯率預測　出處：《統(tǒng)計與決策》2010年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：匯率時間序列是一個動態(tài)復雜系統(tǒng),單獨的線性回歸模型或者非線性神經(jīng)網(wǎng)絡都不能很好地反映系統(tǒng)的特征。文章將匯率時間序列分解成線性序列和非線性序列兩部分,并分別用ARMA和NARX神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模;最后組合成NARX-ARMA匯率混合預測模型。結果證明,相比其他匯率預測模型,NARX-ARMA混合模型有更好的預測效果。
[Abstract]:Exchange rate time series is a dynamic and complex system. Neither a single linear regression model nor a nonlinear neural network can well reflect the characteristics of the system. In this paper, the exchange rate time series is decomposed into two parts: linear series and nonlinear sequence. ARMA and NARX neural networks are used to model the model, and finally, the mixed forecasting model of NARX-ARMA exchange rate is combined. The results show that the mixed model of NARX-ARMA is more effective than other models.
【作者單位】： 上海商學院信息與計算機學院;東華大學旭日工商管理學院;
【分類號】：F224;F830.7

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本文編號：1544021