一种自组织混合模型在汇率波动性预测中的应用

发布时间：2018-03-28 23:34

  本文选题：自组织神经网络　切入点：波动性　出处：《控制理论与应用》2010年04期

【摘要】：汇率波动性的预测一直以来是研究金融市场者关注的焦点之一,本文拓展了一种基于自组织神经网络技术的,用于预测非平稳汇率波动性的自组织混合模型(SOMAR).SOMAR突破了传统模型对平稳性的假设,变全局建模为局部建模,使得全局非平稳数据变成局部平稳数据.同时,它也是一种基于神经元网络技术的非参数回归模型,结合传统回归模型的简易性和神经元网络算法的灵活性,拓展模型(ESOMAR)提高了对数据异构的适应性.在对汇率波动性的预测实验中,ESOMAR体现出优于传统回归模型和一些基于其它神经元网络模型的效果,并证明了它在预测金融数据方面所具有的价值.
[Abstract]:The prediction of exchange rate volatility has always been one of the focuses of financial market research. The self-organizing mixed model used to predict the volatility of non-stationary exchange rate is a self-organizing mixed model, which breaks through the assumption of stationarity in the traditional model, and changes the global modeling to local modeling, which makes the global non-stationary data become locally stationary. At the same time, the global non-stationary data can be transformed into locally stationary data. It is also a non-parametric regression model based on neural network technology, which combines the simplicity of traditional regression model and the flexibility of neural network algorithm. ESOMAR) improves the adaptability to data heterogeneity. In the experiment of forecasting exchange rate volatility, ESOMAR is superior to the traditional regression model and some other neural network models. It also proves its value in predicting financial data.
【作者单位】： 浙江工商大学金融学院;
【基金】：国家教育部人文社科基金资助项目(09YJC790242) 浙江省自然科学基金资助项目(Y7080205)
【分类号】：F830

【参考文献】

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本文编号：1678588