【摘 要】
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该文以汇率基本理论为指导,依据神经网络预测理论,采用BP神经网络进行汇率预测的研究.研究中,采取了基础分析法和技术分析法两类预测方法,以经济指标和学习样本的数量为调整
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该文以汇率基本理论为指导,依据神经网络预测理论,采用BP神经网络进行汇率预测的研究.研究中,采取了基础分析法和技术分析法两类预测方法,以经济指标和学习样本的数量为调整参数,对国际外汇市场上的主要储备货币-美元对德国马克的汇率变动进行了预测研究.同时,以随机游动方法的汇率预测结果作为误差评判标准,对神经网络预测的结果进行了经济分析和误差原因探究,并提出了该文的主要结论和进一步研究的思路.通过该文的研究,作者认为:作为学习样本的数据组数量并非越多越好;且在小规模网络的情况下,网络输入节点的数量预测精度的影响不是很大,而关键在于寻找对汇率的变动影响大的经济指标.汇率变动预测的深入研究将是一项有着好前景、富有吸引力的工作.
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