【摘要】：對具有長記憶性的匯率數(shù)據(jù)進行準確預測具有重要的理論和現(xiàn)實意義。文章基于樣條小波構造了一類新的雙正交小波核函數(shù)并建立了相應的支持向量機模型。通過分數(shù)差分方法消除匯率數(shù)據(jù)的長記憶性,對歐元兌美元和歐元兌日元兩個匯率數(shù)據(jù)進行了預測研究。結果表明雙正交小波核支持向量機能夠有效的避免過學習,其擬合優(yōu)度和預測精度均優(yōu)于正交小波核支持向量機和高斯核支持向量機。
[Abstract]:The accurate prediction of exchange rate data with long memory is of great theoretical and practical significance. In this paper, a new type of biorthogonal wavelet kernel function is constructed based on the spline wavelet and the corresponding support vector machine model is established. The long memory of the exchange rate data is eliminated by the fractional difference method, and the two exchange rate data of the euro against the dollar and the euro against the Japanese yen are predicted. The results show that the dual-orthogonal wavelet kernel support vector machine can effectively avoid over-learning, and the fitting goodness and the prediction accuracy are better than that of the orthogonal wavelet kernel support vector machine and the Gaussian kernel support vector machine.
【作者單位】： 東南大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：教育部人文社會科學研究項目(10YJCZH046) 東南大學高�；究蒲袠I(yè)務費人文社會科學基礎扶持基金(SKCX20120023)
【分類號】：F830.92;F224

【參考文獻】

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