基于支持向量机的非线性汇率预测分析

发布时间：2018-05-30 01:21

  本文选题：神经网络 + 支持向量机SVM　； 参考：《统计与决策》2010年18期

【摘要】：汇率的重要性和汇率的预测难度广为人知,随机游走模型依然占据着汇率预测领域。文章根据不同的汇率决定理论,分别利用支持向量机方法进行日元、英镑和加元汇率历史数据的回归和预测,实验结果表明货币经济学指标在汇率预测中非常重要,特别是利率指标;支持向量机方法虽然在RMSE上并不能显著优于随机游走模型,至少统计的显著性不足,但具有较好的方向预测性,可以作为投资决策的依据。
[Abstract]:The importance of exchange rate and the difficulty of forecasting exchange rate are well known, and random walk model still occupies the field of exchange rate forecasting. According to different exchange rate determination theories, this paper uses the support vector machine (SVM) method to predict the historical data of yen, sterling and Canadian dollar exchange rates. The experimental results show that the monetary economic indicators are very important in the exchange rate forecasting. Especially the interest rate index support vector machine method can not be significantly superior to the random walk model in RMSE at least the statistical significance is insufficient but it has good direction predictability and can be used as the basis of investment decision.
【作者单位】： 中国农业大学经济管理学院;新泽西州立大学罗格斯商学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60675006)
【分类号】：F830.7;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1953282