【摘要】：在經(jīng)濟(jì)全球化過程中,匯率作為兩種貨幣的相對價格,在維持兩國或多國之間經(jīng)濟(jì)交往方面,具有很重要的橋梁和紐帶作用,而且這種作用正在日益加強(qiáng)。匯率是開放經(jīng)濟(jì)條件下的核心經(jīng)濟(jì)變量之一,聯(lián)系著各種宏觀經(jīng)濟(jì)因素、微觀經(jīng)濟(jì)因素,影響著國民經(jīng)濟(jì)的內(nèi)部平衡和對外平衡。因此對于國家或其它經(jīng)濟(jì)體而言,預(yù)測匯率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。對于企業(yè)等組織和個人而言,匯率預(yù)測也具有一定的實(shí)用價值。 鑒于此,本文以匯率決定理論和支持向量機(jī)理論為主要理論基礎(chǔ),建立起預(yù)測匯率的指標(biāo)體系,構(gòu)建出以主成分分析和支持向量機(jī)為架構(gòu)的模型,對匯率進(jìn)行預(yù)測。在第二章中,本文首先介紹了五種匯率決定理論的提出背景、假設(shè)和結(jié)論,從中總結(jié)出了影響匯率的因素。然后,分析了支持向量機(jī)的基本原理,簡要說明了主成分分析的基本原理和數(shù)據(jù)處理過程。在第三章中,按照一定的指標(biāo)篩選原則確定了指標(biāo),建立了預(yù)測匯率的指標(biāo)體系。將支持向量機(jī)和主成分分析組合,設(shè)計(jì)了組合模型的結(jié)構(gòu)和處理流程。為了驗(yàn)證匯率預(yù)測模型的精確度,在第四章中實(shí)證了PCA-SVM模型的效果。采用人民幣兌換美元的匯率作為研究對象,對實(shí)際匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測。并與支持向量機(jī)模型和基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果做了對比。對比結(jié)果表明,主成分分析和支持向量機(jī)組合模型的預(yù)測精度最高,平均絕對百分比誤差達(dá)到了0.38%,能夠?qū)R率數(shù)據(jù)進(jìn)行比較準(zhǔn)確的預(yù)測。預(yù)測結(jié)果說明了本文建立指標(biāo)體系的思路是正確的。也證明了利用主成分分析分析,不但能夠簡化支持向量機(jī)模型的輸入,還能夠提高模型的預(yù)測精度。
【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】：2011
【分類號】：F832.6;F224
【圖文】：

在應(yīng)用支持向量機(jī)處理數(shù)據(jù)過程中，本文試圖使用網(wǎng)格遍歷法確定懲罰 C、核參數(shù) δ、損失函數(shù)中參數(shù) ε（為了便于說明，和 LIBSVM 軟件保持，用 g 代替 δ，用 p 代替 ε）。但在操作過程中發(fā)現(xiàn)，如果用網(wǎng)格遍歷法選三個參數(shù)的最優(yōu)值，那么它們的取值組合就太多了。受限于電腦的性能，的運(yùn)行時間太長（超過 30 個小時仍未得到結(jié)果）。所以本文采取一種折中法——利用網(wǎng)格遍歷法確定參數(shù) C 和 g，采用試湊法確定參數(shù) p。網(wǎng)格遍歷法的實(shí)現(xiàn)，利用了 LIBSVM 中的尋優(yōu)函數(shù) SVMcgForRegress（方式請參見附錄 2 中 PCA-SVM 部分）。因?yàn)楸疚挠?xùn)練樣本只有 52 個，并很多，所以在選擇最優(yōu)參數(shù)過程中，K 折交叉驗(yàn)證沒有采用 10 折交叉驗(yàn)證 K 取值為 7。確定 C 和 g 的范圍時，首先用比較大的范圍。C 的范圍15，225]，g 的范圍取[2-18，2-8]，C 和 g 的變化步長采用 SVMcgForRegress的默認(rèn)步長 0.8（即 C 和 g 每次變化都是乘以 20.8），得到相對最優(yōu)的 C 和 后，再縮小 C 和 g 的取值范圍，令 C 的取值范圍變?yōu)閇219，222]，g 的取值變?yōu)閇2-16，2-13]，變化步長都縮小為 0.05（即每次 C 和 g 變化都是用原值 20.05）。最終確定 C 值為 2247671.86050491，g 值為 0.000038896503519264圖 4-2、圖 4-3 所示。利用試湊法確定 p 值為 0.0327。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 謝赤;歐陽亮;;匯率預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其比較[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2008年05期

2 殷微波;王峰;;人民幣匯率預(yù)測——基于GARCH模型的實(shí)證研究[J];當(dāng)代經(jīng)濟(jì);2007年08期

3 唐克;魏琪;杜濤;;基于支持向量機(jī)的高空無人機(jī)偵察目標(biāo)識別[J];火力與指揮控制;2010年03期

4 謝赤;鄭林林;孫柏;張?jiān)诿?;基于EMD和Elman網(wǎng)絡(luò)的人民幣匯率時間序列預(yù)測[J];湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年06期

5 王向宇;須文波;孫俊;趙琪;;利用VLRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善匯率預(yù)測[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年06期

6 楊新斌;黃曉娟;;基于支持向量機(jī)的股票價格預(yù)測研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年09期

7 梁堅(jiān);何通能;;基于小波變換和支持向量機(jī)的水質(zhì)預(yù)測[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2011年02期

8 夏曉;潘和平;;基于支持向量機(jī)的人民幣兌美元匯率實(shí)證研究[J];管理學(xué)家(學(xué)術(shù)版);2010年08期

9 何紅弟,高亮,王文凱,徐偉,宋濤;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率價格短期預(yù)測[J];上海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年01期

10 惠曉峰,胡運(yùn)權(quán),胡偉;基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測中的應(yīng)用研究[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2002年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 孫葉萌;匯率決定理論和匯率預(yù)測[D];吉林大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李闖;一種人民幣匯率預(yù)測新方法的研究[D];吉林大學(xué);2007年

2 李傳宗;加權(quán)平滑支持向量機(jī)及外匯數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[D];廈門大學(xué);2008年

本文編號：2723484