隨著全球經(jīng)濟的一體化、國際金融市場一體化的加速推進,國際市場的不斷完善與發(fā)展,各國之間經(jīng)濟的貿(mào)易依賴度增加,金融體系合作日趨密切,國際貨幣市場也逐步趨于市場化與聯(lián)動化。然而,今年以來,美國逐步趨向于貿(mào)易單邊主義,不斷借由反傾銷等理由挑起針對我國的經(jīng)貿(mào)摩擦,令人對中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系前景不禁擔(dān)憂。匯率作為連接兩國經(jīng)貿(mào)往來的橋梁,不僅起到反映兩國經(jīng)濟現(xiàn)狀的晴雨表作用,更是直接影響他國經(jīng)濟與進出口的兵刃,因此為了防止美國進一步擴大經(jīng)貿(mào)摩擦,將匯率作為影響我國經(jīng)濟發(fā)展的直接武器,在錘煉我國自身貨幣政策的同時,更要將匯率監(jiān)控與預(yù)測擺在未來經(jīng)濟調(diào)控的核心位置。然而,現(xiàn)實情況則是,相比于匯率當(dāng)前在我國國經(jīng)濟中的地位,匯率預(yù)測方面的學(xué)術(shù)研究與探索目前依然處于摸索狀態(tài)。運用實證與定量相結(jié)合的研究方法,對2013年1月1日至2019年5月31日間共1708個交易日美元-人民幣匯率樣本進行了平穩(wěn)性檢驗,針對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果對時間序列數(shù)據(jù)進行收益性序列轉(zhuǎn)化,并在收益性序列的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上首先對其均值方程展開ARMA模型的定階與參數(shù)構(gòu)建。經(jīng)過Q統(tǒng)計相關(guān)圖檢驗、殘差A(yù)RCH-LM檢驗和殘差平方相關(guān)圖檢驗后,確定ARMA階數(shù)構(gòu)架,并在此基礎(chǔ)上為EGARCH-M模型與TGARCH-M模型定階,參照赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨信息準(zhǔn)則(SBIC)得到ARMA-EGARCH-M模型與ARMA-TGARCH-M模型,并完成對其進行的殘差檢驗。為實現(xiàn)對GARCH族模型的非線性化處理,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對兩模型數(shù)據(jù)展開訓(xùn)練與預(yù)測,將2013年1月1日起到2019年4月30日止共1685個數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本;從2019年5月1日到2019年5月31日止共23個數(shù)據(jù)為測試樣本,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中展開訓(xùn)練,并根據(jù)輸出結(jié)果誤差的大小與RMSE、Theil不相等系數(shù)與MAE大小來評價二者的擬合結(jié)果,提出對匯率波動本身以及預(yù)測模型的建議與結(jié)論。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.6;F224
【部分圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)碩士學(xué)位論文-TGARCH-M 模型，并完成對其進行的殘差檢驗。于所構(gòu)建的 ARMA-EGARCH-M 模型與 ARMA-TGARCH-M 模型還遠化分析，為實現(xiàn)對 GARCH 族模型的非線性化處理，本文選用 BP 神兩模型數(shù)據(jù)展開預(yù)測。具體流程為，選取 2013 年 1 月 1 日起到 220共 1685 個數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，將預(yù)測數(shù)據(jù)按滯后期劃分為四個序列代效果，將每一階所對應(yīng)的 ARMA-EGARCH-M 模型與 ARMA-TGA方差方程所推算出的誤差作為第五列數(shù)據(jù)代入，構(gòu)成完整的訓(xùn)練集， 5 月 1 日到 2019 年 5 月 31 日止共 23 個數(shù)據(jù)作為測試樣本輸入神經(jīng)開訓(xùn)練。根據(jù)輸出結(jié)果所輸出的誤差大小與 RMSE、Theil 不相等系數(shù)評價二者的擬合，提出對匯率波動本身以及預(yù)測模型的建議與結(jié)論。思路如下圖所示：

ARCH 族模型非線性化工具——BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是在人類大腦神經(jīng)形成深度認(rèn)知基礎(chǔ)上建立的，它腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，用以實現(xiàn)的某種指定功能的一種信息處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由大量簡單的信息處理單元相互連接而構(gòu)成行思考與運算時所產(chǎn)生的邏輯操作與任意精度變量間的非線性映學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力。它類似一架內(nèi)部緊密聯(lián)結(jié)并行的分布式處理信息與解決問題的能力，然而它并不像計算機一樣存在指定的存所獲得并學(xué)習(xí)的信息存儲在星羅棋布的連接權(quán)中。腦結(jié)構(gòu)相似，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成單位是神經(jīng)元，主要負責(zé)部分間所需的信息。神經(jīng)元的數(shù)量龐大，使其足以聯(lián)結(jié)并支撐起同時每個神經(jīng)元都具有處理復(fù)雜分析、推理工作的能力，它們可非線性化處理，并將處理結(jié)果傳遞給其他神經(jīng)元，這便使神經(jīng)元了一個體系龐大的數(shù)學(xué)模型。其結(jié)構(gòu)模型如下圖 2.1 所示：

圖 2-2 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本結(jié)構(gòu)關(guān)系構(gòu)架圖示是只具有一個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， , ,... 為輸, ,... 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)出的預(yù)測值， 和 為神經(jīng)網(wǎng)m分別為輸入層與輸出層節(jié)點的個數(shù)。由圖可知，BP神經(jīng)，輸入值與預(yù)測值分別對應(yīng)其自變量與因變量。這樣的個自變量（即輸入節(jié)點數(shù)）與m個因變量（即輸出節(jié)點數(shù)的輸出結(jié)果都有一個與其對應(yīng)的輸入值。GARCH模型的確立H與TGARCH模型能夠高度擬合匯率波動所產(chǎn)生的集群P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠優(yōu)化擬合匯率波動中的非線性變化
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本文編號：2860478