基于NARX神经网络与ARMA的汇率混合预测模型

发布时间：2018-02-27 19:31

  本文关键词： NARX ARMA 汇率预测　出处：《统计与决策》2010年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
[Abstract]:Exchange rate time series is a dynamic and complex system. Neither a single linear regression model nor a nonlinear neural network can well reflect the characteristics of the system. In this paper, the exchange rate time series is decomposed into two parts: linear series and nonlinear sequence. ARMA and NARX neural networks are used to model the model, and finally, the mixed forecasting model of NARX-ARMA exchange rate is combined. The results show that the mixed model of NARX-ARMA is more effective than other models.
【作者单位】： 上海商学院信息与计算机学院;东华大学旭日工商管理学院;
【分类号】：F224;F830.7

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本文编号：1544021