發(fā)布時間：2020-11-21 10:25

　　 隨著中國加入世界貿(mào)易組織和推動匯率制度的改革,人民幣匯率的行為日益復(fù)雜,傳統(tǒng)的基本分析方法與技術(shù)分析方法已經(jīng)難以捕捉人民幣匯率行為的全部特征,也難以進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的預(yù)測。同時,考慮到歐盟已連續(xù)多年成為中國的最大貿(mào)易伙伴,兩方的貿(mào)易總額逐年增加,本文提出一種基于光順樣條濾波與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的組合預(yù)測模型,旨在更好地捕捉人民幣兌歐元匯率的特征,改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力,進(jìn)而提高模型的預(yù)測效果。 本文首先回顧了匯率預(yù)測的理論與方法,討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非參數(shù)估計技術(shù)特別是光順樣條濾波的原理及其在匯率預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用。然后從光順樣條(Smoothing Spline, SS)濾波的原理出發(fā),提出一種針對匯率序列的多層次分解算法,并將該分解算法與徑向基(Radial Basis Function, RBF)(?)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合構(gòu)建匯率預(yù)測模型。最后針對人民幣兌歐元匯率序列進(jìn)行了實證分析,結(jié)果表明該模型擁有比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單一的徑向基網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)秀的預(yù)測能力。 本文運用光順樣條濾波與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人民幣匯率進(jìn)行預(yù)測研究,不僅可以為中央銀行制定與匯率有關(guān)的經(jīng)濟(jì)政策提供建議,而且能夠為企業(yè)、投資者制定規(guī)避外匯風(fēng)險的決策提供幫助,具有一定的現(xiàn)實意義。
【學(xué)位單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：F832.52;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
插圖索引
附表索引
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 匯率預(yù)測研究方法
        1.2.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測
        1.2.3 非參數(shù)估計應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究思路與研究內(nèi)容
第2章 相關(guān)研究基礎(chǔ)與理論分析
    2.1 匯率理論與匯率預(yù)測方法
        2.1.1 基于基礎(chǔ)分析的匯率預(yù)測
        2.1.2 基于技術(shù)分析的匯率預(yù)測
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理
        2.2.2 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分析
        2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分析
        2.2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分析
    2.3 非參數(shù)估計方法
        2.3.1 非參數(shù)估計原理
        2.3.2 SS濾波技術(shù)原理
    2.4 SS濾波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測方法
第3章 基于SS濾波與RBF模型的預(yù)測方法設(shè)計
    3.1 組合預(yù)測模型框架的提出
    3.2 SS濾波分解算法的提出
        3.2.1 SS濾波的參數(shù)選擇
        3.2.2 分解算法停止準(zhǔn)則的設(shè)計
    3.3 序列最優(yōu)滯后期的估計
    3.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        3.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建方式
        3.4.2 擴(kuò)展系數(shù)的選擇
第4章 基于SS濾波與RBF模型的人民幣匯率預(yù)測
    4.1 樣本選取與基本統(tǒng)計特征
    4.2 模型關(guān)鍵參數(shù)的估計
        4.2.1 基于SS濾波的匯率多層次分解
        4.2.2 各子序列最優(yōu)滯后期的確定
        4.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定
    4.3 模型預(yù)測效果的比較分析
        4.3.1 模型預(yù)測效果的評價標(biāo)準(zhǔn)
        4.3.2 模型群樣本內(nèi)擬合能力比較
        4.3.3 模型群樣本外預(yù)測能力比較
    4.4 模型群預(yù)測性能的顯著性檢驗
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2892873