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[期刊] 国际经贸探索
[作者]
周晓波 陈璋 王继源
随着人民币汇率市场化程度不断提高,其波动程度也不断增大,对人民币的预测显得越来越重要。近几年来,人工智能在许多领域都取得了巨大的成功,证明了自身的优越性,作为其主要组成部分的人工神经网络(ANN)模型已经逐渐被引入金融资产价格的预测研究中。本文将原本仅适用于二值型数据的Adaboost算法进行了优化,使其也能适应连续型数据,并用其确定混合模型的权重,解决了过往大多数研究中混合模型权重设定较为主观和随意的问题。在此基础上,本文融合了广义回归神经网络(GRNN)擅长预测趋势因素,而误差反传神经网络(BPNN)擅长预测随机因素的优点,组成了比单一神经网络模型更为强大的GR_BP_Adaboost强预测模型。最后,以均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和DM检验为标准,将GR_BP_Adaboost模型对人民币汇率的预测结果与传统的ARMA、ARCH和GARCH模型进行了对比,所有结果均表明GR_BP_Adaboost强预测模型的预测能力显著优于其他模型,说明人工智能预测技术相较于传统方法具有较大优势,也说明汇率市场不是弱式有效。
关键词：
汇率波动 预测 神经网络 混合模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词：
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
本文在深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型特点的基础上,建立了ARIMA融合NN的人民币汇率时间序列预测模型。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,即将汇率时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARI-MA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。通过对三种人民币汇率序列的仿真实验表明,融合模型的预测准确率显著高于包括随机游走模型在内的单一模型的预测准确率,从而证实了融合模型用于汇率预测的有效性。这一结果也表明,人民币汇率市场并不符合有效市场假设,可以通过模型对汇...
[期刊] 国际贸易问题
[作者]
方先明 熊鹏
通过计算人民币实际有效汇率指数,并利用自适应神经网络技术对其未来走势进行预测,结果表明:1994年以来,人民币实际有效汇率指数一直呈稳步上升状态,在近期内仍将维持小幅上升的态势。因此,国际社会要求人民币大幅升值的实际基础是不存在的,“人民币升值论”实质是国际经济持续低迷引起的国外政府与媒体的升值预期。因此,政府应当积极采取有效措施,缓解人民币升值压力,将其对国民经济的危害降低到最小程度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 郑俊林 许杏娟 吴奇 陈涛涛
为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.03...
[期刊] 商业时代
[作者]
黄艺婵
本文参照"一篮子"货币准则,在假定基准汇率维持稳定的条件下,通过使用ARMA模型对篮子中欧元和日元汇率的预测,从而实现对人民币对美元汇率的预测。加强人民币汇率变动的风险意识,以期对经济活动有现实意义和参考价值。
关键词：
一篮子 货币准则 ARMA汇率
[期刊] 统计与决策
[作者]
程肖冰 曹丽婷 李苏建
文章结合部分零售商品的销售特征和影响销售的因素，采用改进神经网络模型进行预测分析。由于基本径向基（RBF）神经网络模型容易出现对训练样本过度拟合现象，因此使用粒子群（PSO）算法和随机梯度下降法（SGD）混合优化RBF模型，其中PSO能够降低算法陷入局部极小的可能性，SGD则可以保证算法的局部搜索能力。针对零售商品短期销量的预测，优化模型预测精度较高、预测稳定性好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓晓卫 章铖斌
文章以LSTM和BP神经网络为基础,引入一个混合神经网络模型将其应用于证券市场上的统计套利。实证表明:混合神经网络模型预测更精准;基于混合神经网络模型预测确定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次数均高于BP神经网络模型预测进行套利的结果;扩大投资组合的规模可以有效增加套利次数和套利成功率,同时降低投资风险。
关键词：
神经网络 预测 投资组合 统计套利
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁杰 位金亮 扎彦春
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈敏 曹文明 李泽军
文章对我国居民消费价格指数进行了混沌识别,结果表明其具备混沌特性;结合神经网络和混沌理论,提出了一种将混沌理论和神经网络相结合的居民消费价格指数预测模型,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,算法与设计相对简单。
[期刊] 情报科学
[作者]
黄亚驹 陈福集 游丹丹
【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大,构建模型对网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】通过信息熵理论控制种群初始化,利用遗传算法较强的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化,构建混合算法优化的BP神经网络的网络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明,该模型在预测性能上具有更好的优越性及稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宣承 刘恩猛 程展兴 方鹏飞
考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。
关键词：
季节分解 神经网络 物流预测 时间序列
[期刊] 商业研究
[作者]
张蜀林 杨洋
本文使用多元混频数据抽样模型（Ｍ－ＭＩＤＡＳ）对人民币兑美元汇率月度期末值进行滚动预测，并与传统的ＡＲＩＭＡ、ＢＥＥＲ、ＡＲＤＬ模型进行比较：宏观经济变量中非贸易品与贸易品相对价格比的滞后２期和滞后４对人民币汇率影响程度最大，但正负效应并不稳定；滞后５期的美联储基准利率的提高对我国汇率有较大的贬值压力；前一期的外汇储备增加对当期汇率有升值压力且影响程度相对较大；尽管贸易条件对人民币汇率的影响显著但影响程度相对较小；即期汇率高频数据在人民币汇率月度期末值预测中有不可忽视的作用；Ｍ－ＭＩＤＡＳ混频模型对于解决汇率市场中数据频率不一致问题优于传统预测模型，对改善预测效果和宏观经济预测具有参考和应用价．．．
[期刊] 金融研究
[作者]
惠晓峰 柳鸿生 胡伟 何丹青
本文运用时间序列的GARCH模型 ,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测。在论证了GARCH模型预测可行性的基础上 ,分别采用一步向前预测的滚动算法和递归算法 ,取得了令人满意的预测效果。
关键词：
时间序列 GARCH模型 汇率预测
[期刊] 世界经济研究
[作者]
江春 杨宏略 李小林
文章选取了无抛补利率平价、购买力平价、弹性/粘性价格货币模型、巴拉萨-萨缪尔森模型、资产组合模型、泰勒规则等理论模型,采用DMA/DMS、TVP-VAR、BMA等计量模型,并选择2005年7月至2016年12月数据作为研究样本对人民币汇率进行样本外预测,结果发现上述理论模型均对人民币汇率具有一定的预测能力,但只有泰勒规则模型预测能力高于随机游走模型,其余6种理论模型对人民币汇率的预测能力并不比最简单的随机游走模型强。同时,基于多种计量模型的结果显示,DMS模型对人民币汇率预测的绩效最佳。进一步通过拓展后的泰勒规则模型对人民币汇率进行预测时发现,短期内央行外汇干预发挥的作用最大,汇率预期和风险溢价分别在中期和长期的预测结果中表现最为明显。
关键词：
货币模型 汇率 泰勒规则 样本外预测
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