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[期刊] 浙江金融
[作者]
李佳 黄之豪 陈冬兰
为了提高汇率预测精度,本文创新性地将深度学习方法 GRU神经网络应用于欧元汇率预测,进一步通过加入百度指数数据改进预测模型。研究结果表明:GRU神经网络相比传统机器学习方法和经典深度学习方法能更精准地预测汇率;将百度指数为代表的互联网搜索行为数据应用于汇率预测模型有助于提升预测准确度;GRU神经网络对于预测步长并不敏感。此研究表明GRU神经网络可以对外汇预测管理提供重要参考,在外汇市场中具有较大应用价值。
关键词：
深度学习 GRU网络 百度指数 欧元预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
刘澄 张均东 杨永芳
通过对黄金价格和欧元兑美元汇率价格的线性比例分析和黄金价格与欧元兑美元汇率价格变动率的相关性分析,得出黄金与欧元兑美元汇率的价格之间具有线性相关性,且大部分时间里黄金价格和欧元兑美元汇率价格在变动趋势上具有一致性。分析国际黄金、欧元兑美元汇率价格变动的数理关系,不仅可以充实目前贵金属领域学术研究匮乏的基础,而且也可以为投资者投资黄金市场提供决策参考。
关键词：
黄金 欧元兑美元汇率 价格变动 实证分析
[期刊] 华东经济管理
[作者]
华晓晖 闫秀霞
快速变化的市场对企业的生存和发展提出了更高的要求,而按照代表顾客需求的订单进行生产则是企业提高柔性和竞争力的关键。正因为如此,准确地预测订单就显得异常重要。文章利用BP神经网络和径向基神经网络建立了新的订单预测模型,并通过解决一个实际问题对其仿真结果进行了比较。
关键词：
订单 神经网络 模型
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢小璐
上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出是中国利率市场化重要的一步。在阐述了Shibor的背景、功能以及对经济发展的重大意义之后,分别建立了小波神经网络和回归时间序列组合模型对2周品种Shibor进行预测对比分析,研究结果表明,小波神经网络的拟合和预测精度较高,具有一定的科学性和实用性。
[期刊] 林业科学
[作者]
胡林 冯仲科 聂玉藻
以北京市房山区的林火为研究现象,用神经网络方法研究林火发生及蔓延与环境因子间的关系。用GPS采集林火火场中心数据,测量火场面积;用GIS做空间分析,提取火场空间环境因子;将数据在Matlab中用VLBP神经网络进行训练,建立林火风险的预测方程。风险模型由林火发生的风险模型和林火的蔓延风险模型组成,由于该模型采用的方法不依赖于先验统计模型,所采用的神经网络方法对非线性的数学关系有很强的预测能力,因而该方法具有很强的适用性。
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 财经科学
[作者]
谢赤 欧阳亮
浮动汇率兴起以来,大量的参数方法和非参数方法被用于汇率预测,神经网络是其中的一种。神经网络方法在汇率预测中的应用有三种不同的方法:同质神经网络模型、异质神经网络模型和神经网络组合模型。本文讨论了三种神经网络预测模型的特点以及局限性,并通过对这三种方法的比较得出结论:神经网络组合模型充分考虑了汇率的线性特征和非线性特征,比同质神经网络和异质神经网络预测模型更系统、更全面,能更好地进行汇率预测。
关键词：
汇率预测 汇率波动 神经网络
[期刊] 国际贸易
[作者]
谭雅玲
欧元作为国际货币体系中的新星,其具有震动的问世和艰难的历程,不仅是国际金融领域矛盾冲突的体现,更显示了国际政治与关系层面的激烈较量。历经4年多的风风雨雨,欧元从起步初期的1欧元兑1.17美元一路下跌至0.83美元,之后迅速上涨,上升到近期的1.19美元。当前美元贬值与
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[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] 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] 工业工程
[作者]
周昊飞
为提升自相关过程监控的效率，提出基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的自相关过程残差控制图。采用受控下的自相关过程数据对GRU网络进行离线训练与测试，对预测误差进行监控，形成控制用残差控制图。采用训练好的GRU网络预测当前过程波动，利用控制用残差控制图判定当前过程是否失控。运用蒙特卡洛仿真法，与基于一阶自回归模型、BP神经网络以及支持向量回归构建的残差控制图进行性能对比。研究表明，过程受控时，所提残差控制图与其他3种的稳态平均运行链长相差不大，即4者的性能表现相当；而在均值偏移异常过程中，所提残差控制图的平均运行链长远小于其他3种，对自相关过程均值偏移具有较好的监控性能。
[期刊] 当代财经
[作者]
谢赤 张娟 孙柏
在逐步放弃钉住美元的人民币汇率的市场化改革进程中,其汇率行为表现出日益复杂的特征。特别是受近期全球性金融危机的冲击,人民币兑以欧元为代表的非美元货币汇率行为的复杂性明显加剧。在对汇率系统进行非线性检验和混沌性判别的基础上,将一种改进的相空间重构C-C算法与层反馈网络结合建模的汇率行为研究方法,能够为2005年汇改以来的人民币兑欧元汇率行为提供较为准确的描述与预测。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
黄金老
欧元汇率问题研究黄金老欧元汇率，亦即未来欧元的对外价值，这一问题的研究可分两个层面：一是欧元面世之际，现有欧洲国家货币（以下简称欧币）与欧元的汇率问题，按照《马约》的规定单位欧元与单位ＥＣＵ等值，但由于欧洲货币联盟（即欧元区）与ＥＣＵ的参加国不尽一致...
[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。
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汇率波动 预测 神经网络 混合模型
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