【摘 要】
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该文研究以时间序列变量为基础的人民币汇率短期预测,选用汇率体制改革后的1994-1997年人民币对美元周汇率作为研究的样本数据.首先,该文论述了人民币汇率研究的现状,回顾了
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该文研究以时间序列变量为基础的人民币汇率短期预测,选用汇率体制改革后的1994-1997年人民币对美元周汇率作为研究的样本数据.首先,该文论述了人民币汇率研究的现状,回顾了汇率预测方法的发展,着重研究了时间序列模型预测,神经网络模型预测,以及神经网络模型优化方法上的成果.接着在深入探讨神经网络理论,神经网络模型输入变量的确定方法,以及遗传算法理论的基础上,最终建立了以AC(自相关标准)选定模型输入变量、以遗传算法改进模型学习算法的基于时间序列变量的神经网络模型预测方案.根据样本区间上汇率时间序列具有自相关性和非平稳性的特点,分析了神经网络模型预测的可行性,使用优化的神经网络模型对人民币汇率进行预测实证研究.和其他一般输入变量的神经网络以及传统BP算法的神经网络模型预测结果相比较,优化模型能取得更好的预测效果.然后,该文在对经典的ARIMA和GARCH模型的理论以及建模方法分析的基础上,分别建立了人民币汇率预测的ARIMA和GARCH模型,并进行实证研究.最后,该文对时间序列变量的人民币汇率预测模型,即神经网络模型、ARIMA模型和GARCH模型预测结果进行了综合评价分析,时间序列变量模型对人民币汇率的预测均取得了较好的效果,其中尤以神经网络的预测效果为佳.
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