论文部分内容阅读
论文选取了1988——2000年这一段人民币汇率体制几经变化的时期,对基于ANFIS模型的人民币/美元汇率预测方法进行了研究.论文首先对汇率预测方法应用的动态和前沿进行了综合评述,并在此基础上提出了使用ANFIS模型预测人民币/美元汇率的技术路线.接着介绍了ANFIS理论并对将ANFIS模型应用于人民币汇率预测的可行性进行了研究.然后在经典汇率理论的基础上,结合人民币汇率体制的形成特点,采用定性和定量相结合的方法对人民币汇率的影响因素进行了分析.论文的第四部分在前文的基础上建立了ANFIS预测模型,确立1993年第一季度——1994第三季度人民币/美元的季度名义汇率和1999年1月——2000年9月人民币/美元的月度实际汇率为预测对象.区间一中选取中美两国的狭义货币供应量、工业生产指数、消费物价指数、外汇储备、贸易差额等十个结构变量;区间二中选取结构变量为:中国外汇储备、贸易收支差额和中美消费物价指数、狭义货币供应量、国内生产总值和利率.为了满足ANFIS模型对输入变量数量的要求,论文使用人工神经网络对结构变量进行了压缩处理,提出了虚拟变量的概念.在对两区间汇率的预测中该文广泛使用了多种技术:一般预测、递归预测、加入控制变量、使用检测数据、传统的网格分类法和减法聚类法等.通过这些技术的单独或交互使用,取得了令人满意的预测效果,预测精度最高达到97.9﹪.论文在最后部分通过对ANFIS预测结果与一般BP神经网络预测结果的横向比较和对使用各预测技术预测结果的纵向比较,对ANFIS预测方法进行了综合分析.单从预测精度的角度出发,ANFIS模型与一般BP神经网络相比并无绝对优势.但是,ANFIS模型作为神经网络与模糊推理系统的结合体,不但具有神经网络的自学习功能,更具有模糊推理系统的解-Ⅰ-释能力.实践证明,ANFIS模型是经济预测领域中的一项很有发展前景的预测技术.