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应用小波变换提出一种人民币汇率预测的方法。首先应用小波变换对人民币汇率序列进行分解,得到低频部分和高频部分;然后。对低、高频部分作进一步分析,以确认它们都存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立低、高频部分的预测模型,进行预测;最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对人民币汇率的预测。以人民币兑美元日汇率序列为... 相似文献
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应用小波变换和混沌理论提出了一种汇率建模及预测的方法。首先应用小波分解理论对汇率序列进行分解,得到低频部分和高频部分;然后在此基础上作进一步分析,以确认高、低频部分都存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立高、低频部分的预测模型,进行预测;最后对混沌模型预测的结果予以小波重构,实现对原始汇率序列的预测。对两种主要货币兑美元的日汇率序列进行了实证。研究表明,该方法具有较高的精度,并具有极大的应用前景。 相似文献
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人民币兑美元汇率混沌动力学预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
应用混沌理论对人民币兑美元汇率系统进行建模及预测。建立了两个混沌动力学模型,即人民币兑美元汇率的日收益序列预测模型和人民币兑美元的日汇率序列预测模型。实证结果表明,两个模型的预测结果都好于均值模型的预测。其中,前者的预测均方根误差比较大,而后者的预测均方根误差非常小,表明两个模型中,后者更适合于人民币兑美元汇率的预测。 相似文献
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基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2018,(5)
本文将小波分析与时间序列模型结合应用于布伦特国际原油价格预测,通过对小波分解与重构方法将油价时间序列分解为趋势(高频)部分和细节(趋势)部分,然后采用ARMA模型对分解后的油价进行样本内预测。实证研究表明,基于小波的组合模型具有较高的预测性能,同时验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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随着中国外汇制度的不断改革,人民币汇率变化一直是金融领域的热点话题。本文以我国1994年到2014年美元对人民币汇率的月度数据为代表,建立了模拟人民币汇率时间序列趋势的有效预测模型。分析我国改革开放以来经济发展的宏观趋势。首先输入美元兑人民币汇率序列特征对数据处理得到具有平稳性的一阶差分序列,然后根据其自相关与偏自相关函数定阶,对拟合模型的适应性进行检验,最终建立具有高精度的ARMA模型,并对2015年美元兑人民币汇率进行有效预测。 相似文献
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GARCH模型在我国外汇风险度量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文运用时间序列的GARCH模型,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测. 相似文献
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《国际商务财会》2019,(12)
人民币汇率风险的精准计算和预测是管理和控制汇率风险的首要条件,并随着外汇市场的发展与完善受到越来越多的重视。文章利用GARCH模型和在险价值模型(CVaR)对人民币汇率风险进行测度。首先,对人民币汇率收益率进行统计特征分析,以确定GARCH族模型的适用性;其次,使用四种GARCH族模型对人民币汇率的波动性进行考量,根据变量的显著性和AIC准则筛选出性质最优的GARCH(2,2)模型。并基于金融时间序列可能出现的杠杆效应、非对称效应和均值效应,进一步建立了TGARCH(2,2)、EGARCH(2,2)、TGARCH(2,2)-M和EGARCH(2,2)-M。将以上五种模型进行比较,筛选出拟合程度较好的GARCH(2,2)模型。针对金融时间序列的"尖峰厚尾"性,文章还对GARCH(2,2)-N、GARCH(2,2)-T与GARCH(2,2)-GED进行分析,筛选出用于风险测度的GARCH(2,2)-N模型;再次,将利用刻画出的波动率带入到在险价值模型中完成人民币汇率风险的测度,将测度值与真实值进行比较,可以看到测度结果与真实结果较为接近,可以在本模型基础上建立人民币汇率风险预警体系。最后,基于实证研究结果给出政策建议与结论。 相似文献
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在简要介绍汇率预测和时间序列模型的基础上,使用人民币/欧元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型并进行预测和评价,进而描述人民币/欧元汇率的变动趋势。 相似文献
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在假定基准汇率维持稳定的条件下,首先参照一篮子货币确定人民币基准汇率水平,在假定基准汇率维持稳定的条件下,运用ARMA模型对欧元、日元的汇率预测,然后计算出人民币对美元未来汇率的走势,并进行分析和讨论。 相似文献
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利用小波分析的局部化性质,以非平稳的时间序列上证指数收盘价为实验目标,首先建立传统的时间序列模型ARIMA模型,并做出预测;然后用小波分析与自回归移动平均模型相结合的方法建立小波ARMA模型,做出预测;最后,通过相对误差和平均绝对误差和对二者的预测效果做比较,结果表明:在上证综指序列预测分析中,小波ARMA模型相比单纯的ARIMA模型,其拟合和预测精度都比较高。 相似文献
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通过建立VAR模型,运用脉冲响应函数和预测方差分解的方法对人民币汇率的超调效应进行实证分析。结果表明,1990年以来,我国实际汇率与经济增长GDP之间存在一种单向的因果关系,并且方差分解结果表明来自上期价格的冲击对实际汇率的变化贡献率较大。最后,对汇率超调模型在我国的适用性进行了分析。 相似文献
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基于时间序列方法的汇率波动研究 总被引:1,自引:0,他引:1
准确研究汇率的波动规律是进行汇率预测和风险控制的基础。本文通过应用ARCH族模型对人民币汇率形成机制改革以来的人民币/美元高频日汇率数据进行实证研究,发现GARCH模型对日汇率数据有很好的拟合效果。模型显示人民币对美元汇率收益序列波动有很明显的时变异方差性。发现当期收益率受前一天及上周同一天收益率显著影响。 相似文献
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通过建立VAR模型,运用脉冲响应函数和预测方差分解的方法对人民币汇率的超调效应进行实证分析。结果表明,1990年以来,我国实际汇率与经济增长GDP之间存在一种单向的因果关系,并且方差分解结果表明来自上期价格的冲击对实际汇率的变化贡献率较大。最后,对汇率超调模型在我国的适用性进行了分析。 相似文献
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在对高炉冶炼全程控制过程中,其中炉温的控制显得格外重要,炉温控制是高炉控制的核心技术。小波分析理论是近些年兴起的一个应用数学分支,是一个新兴学科,小波分析可以将原始时间序列通过不同尺度进行分解而形成不同的层次,并且在每个层次中的信号比分解前的信号要稳定得多,从而促使分析和预测变得更加便利。通过对小波分析理论进行介绍,分析了小波神经网络高炉炉温预测模型,最后进行了仿真研究而探讨小波分析理论下高炉炉温预测模型的实用性。 相似文献