發(fā)布時(shí)間：2018-10-20 17:52

【摘要】：基于人們的預(yù)期對(duì)匯率的影響及匯率變動(dòng)中包含不同頻率成分的原因,文章采用小波分解和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)相結(jié)合的方法建立匯率預(yù)測(cè)模型,首先將原始匯率數(shù)據(jù)序列分解為不同頻率序列,然后利用ANN方法針對(duì)分解后的序列分別建立模型,將每個(gè)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果相加得到匯率的預(yù)測(cè)值。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)小波分解方法有助于提高匯率預(yù)測(cè)的精度,表明匯率變動(dòng)是由不同頻率成分組成并且人們預(yù)期對(duì)匯率變動(dòng)具有一定的影響;(2)匯率預(yù)測(cè)中不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有不同的性能,在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)應(yīng)該慎重考慮選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型及其參數(shù)。
[Abstract]:Based on the influence of people's expectation on the exchange rate and the reason why the exchange rate changes contain different frequency components, the paper uses the method of wavelet decomposition and artificial neural network (ANN) to establish the exchange rate forecasting model. At first, the original exchange rate data sequence is decomposed into different frequency series, then the ANN method is used to establish the model for the decomposed sequence, and the predicted value of the exchange rate is obtained by adding the predicted results of each model. The empirical results show that: (1) Wavelet decomposition is helpful to improve the accuracy of exchange rate forecasting. It shows that the exchange rate changes are composed of different frequency components and people expect to have a certain impact on the exchange rate changes. (2) different neural network models have different performance in exchange rate forecasting. The types of neural networks and their parameters should be carefully considered in the establishment of prediction models.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)金融工程研究中心;廣東藥學(xué)院;
【分類號(hào)】：F830.7;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2283938