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文檔簡介
1、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雜,傳統(tǒng)的基本分析方法與技術分析方法已經(jīng)難以捕捉人民幣匯率行為的全部特征,也難以進行準確、有效的預測。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)絡相結合的組合預測模型,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)絡對數(shù)據(jù)的學習能力,進而提高模型的預測效果。
本文首先回顧了匯率預測
2、的理論與方法,討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、非參數(shù)估計技術特別是光順樣條濾波的原理及其在匯率預測領域的應用。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)絡組合構建匯率預測模型。最后針對人民幣兌歐元匯率序列進行了實證分析,結果表明該模型擁有比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡與單一的徑向基網(wǎng)絡更優(yōu)秀的預測能力。
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