【摘要】：匯率預測是一個非線性問題,本文使用非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡對人民幣匯率進行預測,由于外部輸入X(t)的選擇與預測精度關(guān)系密切,本文使用NDF作為X(t),取得了良好的效果。市場中存在多種時間跨度的NDF,筆者對比了不同時間周期的NDF作為X(t)時的網(wǎng)絡性能,得出了NDF時間跨度與預測精度相關(guān)性不大,在預測中都能達到很好的效果,并且NDF參與匯率預測是有效的結(jié)論。
【圖文】：

嘈玫餃縵陸峁?選取1月期NDF作為X(t)，使用2005年1月1日到2010年12月31日的人民幣對美元匯率值，共計1469個匯率數(shù)據(jù)作為Y(t)，選取相應的1月期NDF作為X(t)，隨機選取其中1323個(90%)進行訓練，選取73個(5%)驗證網(wǎng)絡的歸一化程度，防止網(wǎng)絡過度訓練，選取另外73個(5%)用來樣本測試。推廣測試樣本改為2011年1月到2011年5月底數(shù)據(jù)，共98個，對生成的網(wǎng)絡進行測試，建立一個NAR網(wǎng)絡。設(shè)定網(wǎng)絡的隱層神經(jīng)元數(shù)為10，時延參數(shù)為2，使用BP算法對網(wǎng)絡進行訓練。使用1月期和2月期NAR作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖1和圖2所示。使用3月期和6月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖3和圖4所示。圖1使用1月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖2使用2月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖3使用3月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖4使用6月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖使用1年期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖5所示。從以上5次數(shù)據(jù)實驗得到的輸出結(jié)果圖可以直觀地看到，使用1月期NDF和1年期NDF時，圖上的誤差較小，其次是2月期NDF，3月期NDF和6月期NDF相對來說誤差較大，那么我們再從數(shù)據(jù)的角度比較一下5次數(shù)據(jù)實驗的效果如何，如表1所示。50財經(jīng)問題研究2013年第6期總第355期

如下結(jié)果:選取1月期NDF作為X(t)，使用2005年1月1日到2010年12月31日的人民幣對美元匯率值，，共計1469個匯率數(shù)據(jù)作為Y(t)，選取相應的1月期NDF作為X(t)，隨機選取其中1323個(90%)進行訓練，選取73個(5%)驗證網(wǎng)絡的歸一化程度，防止網(wǎng)絡過度訓練，選取另外73個(5%)用來樣本測試。推廣測試樣本改為2011年1月到2011年5月底數(shù)據(jù)，共98個，對生成的網(wǎng)絡進行測試，建立一個NAR網(wǎng)絡。設(shè)定網(wǎng)絡的隱層神經(jīng)元數(shù)為10，時延參數(shù)為2，使用BP算法對網(wǎng)絡進行訓練。使用1月期和2月期NAR作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖1和圖2所示。使用3月期和6月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖3和圖4所示。圖1使用1月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖2使用2月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖3使用3月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖圖4使用6月期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖使用1年期NDF作為外部輸入的NARX網(wǎng)絡性能推廣圖，如圖5所示。從以上5次數(shù)據(jù)實驗得到的輸出結(jié)果圖可以直觀地看到，使用1月期NDF和1年期NDF時，圖上的誤差較小，其次是2月期NDF，3月期NDF和6月期NDF相對來說誤差較大，那么我們再從數(shù)據(jù)的角度比較一下5次數(shù)據(jù)實驗的效果如何，如表1所示。50財經(jīng)問題研究2013年第6期總第355期

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本文編號：2581736