新聞與匯率影響因素對歐元匯率的作用及其預測研究
【圖文】:
上海交通大學碩士論文個國家匯率的上升或者下降,也會起到非常重要的作用。2.2 歐元-美元匯率的走勢和分析圖 1 所示的是 1999 年到 2014 年間,歐元兌美元的匯率圖,整個曲線圖大概可以分為三個部分:第一部分是從 1999 年 1 月到 2000 年 10 月,歐元兌美元的匯率從 1:1.18 直接下滑到 1:0.82;第二部分是自 2000 年 10 月起,到 2008 年 7 月,歐元扭轉了之前的貶值態(tài)勢,整體上迎來了一段持續(xù)近八年的上升期;第三部分是從 2008 年 7 月到 2014 年 3 月,盡管這段時間內,歐元兌美元匯率的波動較為明顯,幅度越來越低,總體趨勢仍是震蕩走低。
因變量具有較強的線性關系時,則確定 A、B 、C 為自變量的選擇范圍,并從中找出最優(yōu)回歸方程;反之,如果2R 非常小,表示它們與因變量的線性關系較弱時,則引入 、 、 的簡單函數(shù)(平方、三次方、倒數(shù)、根號值、指數(shù)、對數(shù)),無法計算其函數(shù)值的則可省略,因變量也是匯率的簡單函數(shù)。對于月度數(shù)據(jù),分別用匯率的函數(shù)值作為因變量,建立含有 、 、 三個自變量的線性回歸方程,由于它們之間具有較強的線性關系,故直接選擇 最大的并將該方程的因變量確定為最優(yōu)方程的因變量1Y (匯率的三次方),令 、 、分別為1X ,2X ,,3X ,利用 Excel 依次計算出所有的回歸方程和相應的 值,由于自變量的個數(shù)不多,用全部比較法來構造最優(yōu)回歸方程并列出結果,如表 1所示。表 1 線性回歸方程Table 1 Linear regression equation
【學位授予單位】:上海交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:F835;G212
【共引文獻】
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本文編號:2705976
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