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[期刊] 统计研究
[作者]
李欣珏 牛霖琳
在人民币国际化不断推进、人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的人民币汇率预测模型意义重大。参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,同时还取决于能否迅速探测参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数。本文构建了多元自适应可变窗算法以及时监测模型参数的时变特征,探测最大化参数同质区间。结果显示:①在中长期(3至24个月)的美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的样本外推预测中,多元自适应可变窗算法能显著优于随机游走模型、购买力平价模型、弹性货币模型、利率平价模型、泰勒规则模型与偏移型泰勒规则模型这六种汇率预测主流模型,其预测能力也显著优于实时窗宽选择算法与自回归模型;在美元兑人民币汇率中长期(3至24个月)预测中,其预测误差MAE度量相比于次优模型能降低25%～50%。②多元自适应可变窗算法能迅速捕捉美元、欧元、英镑和日元兑人民币汇率的拐点,预测人民币汇率走向并刻画人民币汇率的周期性变化,其长期(向前9个月)方向性趋势样本外推预测精度比次优模型提高了16%～40%。③断点前后的汇率动态结构性变化显示"811"汇改促进了经济基本面对汇率预期重要性的显著提升与市场风险偏好的转变。"811"汇改之后,人民币汇率预期更易受外部冲击影响。加速利率市场化建设、提高国内收入、稳定物价、坚持带管制的浮动汇率制度与有效的资本管制相结合等措施对促进汇率市场化、防止汇率风险具有重要意义。
[期刊] 金融论坛
[作者]
李振 魏谙书 李洋洋
本文选用七个主流基本面模型,利用2005年8月至2016年12月间数据建立美元、日元、英镑、欧元兑人民币汇率的预测模型,检验经济基本面模型对人民币汇率的预测效果。预测结果表明:纳入实际汇率的基本面模型,人民币汇率的预测效果显著提高;在所有预测期限,基本面模型的可预测性均不弱于随机游走模型;基本面模型的短期预测能力较好,中长期预测能力较差;日元和美元兑人民币汇率的预测效果均好于欧元和英镑。
[期刊] 世界经济
[作者]
肖立晟 杨娇辉 李颖婷 朱昱昭
本文采用随机波动时变系数向量自回归模型考察中国宏观经济基本面与央行干预,对人民币汇率的市场整体预期和机构个体预期异质性的时变影响。结果表明,中国宏观经济基本面对汇率预期的影响相对有限,而央行干预冲击持续性更长,会显著强化汇率预期。在以外推或适应性预期参与者个体为主导的外汇市场,宏观经济基本面对个体预期异质性的影响不显著。央行干预则通过在市场释放维持汇率稳定的信号,使市场参与者统一形成单边预期,降低了预期异质性。未来中国应进一步增强汇率弹性,降低外汇市场干预,使人民币汇率波动反映更多宏观经济基本面信息。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
邓贵川 李艳丽
本文选取五个主流的汇率基本面模型，使用２００５年汇改后的人民币兑美元、欧元、日元、英镑汇率数据进行样本内拟合和样本外预测，并通过计算损失函数和ＳＰＡ统计量比较五种模型的预测能力。实证结果表明：随机游走模型短期内具有更优的预测能力，但中长期内，汇率基本面模型具有更优的预测能力；总体来讲，汇率基本面模型的预测能力优于随机游走模型，人民币汇率不存在＂汇率失联之谜＂；对不同的货币，具有最优预测能力的模型不同。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周纳 龚曙明
在内在和外在因素的综合作用下,经济增长率(GDP实际增长率)的时间序列中往往存在着常态增长和周期波动双重效应。文章采用逐步回归法构建的自适应经济增长预测模型,能有效揭示经济运行中常态增长和周期波动效应共同决定经济增长的数量规律,并能有效地应用于经济增长预测。
关键词：
经济增长 自适应 预测模型 GDP
[期刊] 统计研究
[作者]
高健绪，顾岚
自适应滤波在经济预测中的应用高健绪，顾岚一、自适应滤波及预测方法设｛Ｘｔ｝（ｔ＝１，２，．．．，Ｎ）是一个实际观测到的经济序列，不失一般性，可以认为它具有趋势性和季节性，我们可用长自回归模型ＡＲ（ｎ）对其进行拟合。式（１）中误差项｛εｔ｝是零均值白噪...
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
王倩
本文借鉴生物自适应性原理建立了相应的经济安全模型,该模型中引入了免疫系统,从而提高了模型在开放环境中的自适应性,实现了系统的相对稳定性。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
褚洪涛 徐洪侠
由于时间序列的非线性和时变性,以往的神经网络预测方法都无法获得理想的效果。基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法,可以让计算机利用时序的历史数据自动构建结构最优和得到最佳训练的神经网络模型,能够准确地拟合出隐藏在时序数据中的时变的非线性映射关系。这一算法应用于股市中的时序预测与实证分析后,收到了较好预测效果。
关键词：
金融时间序列 自适应神经网络 预测算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
[期刊] 世界经济
[作者]
郑挺国 尚玉皇
宏观基本面在股市波动成分测度、长期风险识别等方面具有十分重要的作用。本文基于宏观基本面构建了多因子的广义自回归条件异方差-混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,并运用该模型对中国股市日度波动率进行估计及预测比较。研究结果表明多因子GARCH-MIDAS模型可以改进单因子混频模型的估计效果并且能够更好地捕捉股市波动的长期成分,基于宏观经济变量的GARCH-MIDAS模型估计结果表明宏观经济波动对股市波动具有显著的正向影响。此外,各类混频模型尤其是多因子GARCH-MIDAS模型可以改进基准GARCH模型的预测效果,SPA检验证实了多因子混频波动率模型在提高中国股市波动预测精度方面具有稳健性...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李潇俊 唐攀
文章从深度学习技术角度出发,将技术分析指标、基本面分析指标与混合循环神经网络模型相结合构建新型股价预测模型,并提出滚动样本预测评价法检验股价预测模型的长期有效性。研究发现,相较于以往研究模型,基于LSTM模型和GRU模型构建的混合循环神经网站模型能更有效地提取技术分析指标和基本面分析指标的数据特征,从而给出预测个股股价的最优网络结构;该混合循环神经网络模型在长期预测上具有更高的预测精度。
关键词：
股价预测 技术分析 基本面分析 深度学习
[期刊] 上海对外经贸大学学报
[作者]
潘超 李季刚
近年来全球贸易政策不确定性显著升高,贸易政策变化影响了公众对于汇率波动的预期。对此本文依据中美两国宏观经济的特征事实和有关汇率预期理论构建实证模型。研究发现:汇率预期波动与经济基本面和贸易政策不确定性之间存在非线性效应,在不同的经济环境下,贸易政策不确定性对于汇率预期波动的影响存在差异。汇率预期波动在长期内更多地是由国内外经济基本面相对变化驱动的,而在短期内汇率预期波动主要受到贸易政策等不确定性因素冲击。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
施宏伟 王发年
综合考虑物流服务节点区域的空间属性和成本约束,基于物流服务节点波及范围,分析备选服务节点选择过程及其运行成本特征,构建了物流服务节点布局优化模型。将物流服务节点选择映射为一个聚类过程,提出解决物流服务节点选择问题的自适应蚁群聚类算法。以物流系统总成本最低为聚类准则,描述了物流节点布局模型的求解过程,并对服务节点布局参数进行仿真实验,验证模型及算法的鲁棒性和选择效率。
关键词：
物流服务节点 布局优化 自适应蚁群算法
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