發(fā)布時間：2020-06-27 01:56

【摘要】： 2005年人民幣匯率體制改革之后,我國開始實行以市場供求為基礎(chǔ)、參考一籃子貨幣進行調(diào)節(jié)、有管理的浮動匯率制度。匯率不再固定不變,人民幣持續(xù)升值。從2007年5月以來,美國次債引發(fā)的金融危機、經(jīng)濟危機在全球范圍內(nèi)愈演愈烈,美國老牌金融機構(gòu)紛紛倒閉,國際金融體系危機四伏,在世界各國普遍采用浮動匯率制的情況下,匯率的波動極為頻繁和劇烈。因而加強人民幣匯率預(yù)測的研究工作對中央銀行加強金融監(jiān)管以及微觀經(jīng)濟主體規(guī)避外匯風(fēng)險都具有非常重要的意義。國內(nèi)外很多學(xué)者都采用人工智能或經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)方法研究有關(guān)匯率預(yù)測的問題,但研究結(jié)果表明單獨使用任何一種方法都有其局限性,因此本文采用蟻群算法優(yōu)化GARCH模型進行實證研究,是人工智能與經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的結(jié)合,有助于更好的解決匯率預(yù)測問題。 本文研究以時間序列為基礎(chǔ)的人民幣匯率短期預(yù)測,選用匯率體制改革后的2005年7月1日—2009年4月30日人民幣對美元日匯率作為研究的樣本數(shù)據(jù)。首先,本文論述了人民幣-美元匯率研究的現(xiàn)狀,總結(jié)了匯率決定理論和預(yù)測方法的發(fā)展,并回顧了人民幣匯率體制改革之路。接著深入學(xué)習(xí)和探討了蟻群算法和GARCH模型的原理、特點、應(yīng)用及研究現(xiàn)狀,分析研究了兩方法的共同點和相結(jié)合運用的可行性,建立了以經(jīng)驗和實驗結(jié)果選定模型輸入變量參數(shù)、以最大最小蟻群算法改進GARCH模型的預(yù)測方案(MMAS-GARCH)。根據(jù)樣本區(qū)間上匯率時間序列具有自相關(guān)性和非平穩(wěn)性的特點,分析了該模型預(yù)測的可行性,并使用優(yōu)化的MMAS-GARCH模型對人民幣-美元匯率進行了實證研究。和普通GARCH模型預(yù)測結(jié)果相比較,優(yōu)化的MMAS-GARCH模型取得了更好的預(yù)測效果。研究最后,本文對以時間序列變量為基礎(chǔ)的兩種人民幣匯率模型,即GARCH模型和MMAS-GARCH模型的預(yù)測結(jié)果進行了綜合評價分析,并得出經(jīng)最大最小蟻群算法優(yōu)化的GARCH模型在人民幣-美元匯率預(yù)測上優(yōu)于普通GARCH模型的結(jié)論。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：F831.52
【圖文】：

基于蟻群成千上萬只螞蟻在蟻巢和食物源中間所走的不同路徑以及路徑上所殘留的信息素的濃度，蟻群才能迅速的尋找到蟻巢到食物源的最短路徑。具體的實現(xiàn)過程如圖2-1所示[21]：圖2-1 螞蟻尋找從蟻巢至食物源最短路徑示意圖Figure2-1 how real ants find a shortest path2.1.3 人工蟻群和真實蟻群的異同人工蟻群算法的原型是真實的蟻群，所以它們必然存在許多共同之處：（1）均為個體間能相互協(xié)作的群體：如同任意單個的螞蟻都能找到一條從蟻巢到食物源的路徑（但不一定是最短的），人工蟻群中的單個螞蟻也都可以找到一個可行解。但如同真實的蟻群只有通過團體的相互協(xié)作才能尋找到蟻巢到食物源的最短路徑一樣，螞蟻算法也必須利用同步的和非同步的全局協(xié)作的一個種群(或群體)找到所考慮問題的最優(yōu)解。（2）信息交流的介質(zhì)。自然界中的螞蟻在所經(jīng)過的路徑上留下了本身所釋放的一種化學(xué)物質(zhì)—信息素，而人工螞蟻則在它們經(jīng)過的抽象路徑上遺留了數(shù)字信息，即改變了原路徑上存儲的數(shù)字信息。如同真實螞蟻釋放的信息素能被其他螞蟻感知到一樣，人工螞蟻所遺留的數(shù)字信息也能夠被其它經(jīng)過這里的人工螞蟻讀取和重復(fù)改寫。這種信息保存和具有螞蟻行進路徑歷史的和當(dāng)前的性能，我們稱這種數(shù)字信息為人工信息素跡。真實螞蟻所釋放的信息素改變了其-14-

哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)碩士學(xué)位論文預(yù)測結(jié)果中用MMAS法則檢驗等；還可以利用蟻群算法的性率影響決定因素融入到GARCH模型當(dāng)中，一方面符合人民幣另一方面能相應(yīng)提高預(yù)測的精度。蟻群算法是一種新興的人工智能算法，雖然有人將它進測方向上，但是在金融領(lǐng)域特別是匯率預(yù)測方向上還沒有人過對蟻群算法和GARCH模型的學(xué)習(xí)，認為利用蟻群算法優(yōu)化論上是可行的，經(jīng)過分析比較并驗證各個方案的可行性，最說第5點中的想法來實現(xiàn)優(yōu)化的方案。3.2 建模—蟻群算法優(yōu)化的 GARCH 模型本文結(jié)合蟻群算法和GARCH模型的原理，綜合考慮人民征，并結(jié)合我國當(dāng)前的經(jīng)濟政策和匯率體制，決定應(yīng)用蟻群好的最大最小蟻群算法（MMAS）來對GARCH模型進行優(yōu)化改進后的模型基本步驟流程圖3-3如下：

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本文編號：2731184