基于小波分解的汇率预测模型实证研究

发布时间：2018-10-20 17:52

【摘要】：基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
[Abstract]:Based on the influence of people's expectation on the exchange rate and the reason why the exchange rate changes contain different frequency components, the paper uses the method of wavelet decomposition and artificial neural network (ANN) to establish the exchange rate forecasting model. At first, the original exchange rate data sequence is decomposed into different frequency series, then the ANN method is used to establish the model for the decomposed sequence, and the predicted value of the exchange rate is obtained by adding the predicted results of each model. The empirical results show that: (1) Wavelet decomposition is helpful to improve the accuracy of exchange rate forecasting. It shows that the exchange rate changes are composed of different frequency components and people expect to have a certain impact on the exchange rate changes. (2) different neural network models have different performance in exchange rate forecasting. The types of neural networks and their parameters should be carefully considered in the establishment of prediction models.
【作者单位】： 华南理工大学金融工程研究中心;广东药学院;
【分类号】：F830.7;F224

【参考文献】

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本文编号：2283938