不同期NDF数据与人民币汇率波动相关性研究

发布时间：2020-02-21 22:10

【摘要】：汇率预测是一个非线性问题,本文使用非线性自回归神经网络对人民币汇率进行预测,由于外部输入X(t)的选择与预测精度关系密切,本文使用NDF作为X(t),取得了良好的效果。市场中存在多种时间跨度的NDF,笔者对比了不同时间周期的NDF作为X(t)时的网络性能,得出了NDF时间跨度与预测精度相关性不大,在预测中都能达到很好的效果,并且NDF参与汇率预测是有效的结论。
【图文】：

嘈玫饺缦陆峁?选取1月期NDF作为X(t)，使用2005年1月1日到2010年12月31日的人民币对美元汇率值，共计1469个汇率数据作为Y(t)，选取相应的1月期NDF作为X(t)，随机选取其中1323个(90%)进行训练，选取73个(5%)验证网络的归一化程度，防止网络过度训练，选取另外73个(5%)用来样本测试。推广测试样本改为2011年1月到2011年5月底数据，共98个，对生成的网络进行测试，建立一个NAR网络。设定网络的隐层神经元数为10，时延参数为2，使用BP算法对网络进行训练。使用1月期和2月期NAR作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图1和图2所示。使用3月期和6月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图3和图4所示。图1使用1月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图2使用2月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图3使用3月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图4使用6月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图使用1年期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图5所示。从以上5次数据实验得到的输出结果图可以直观地看到，使用1月期NDF和1年期NDF时，图上的误差较小，其次是2月期NDF，3月期NDF和6月期NDF相对来说误差较大，那么我们再从数据的角度比较一下5次数据实验的效果如何，如表1所示。50财经问题研究2013年第6期总第355期

如下结果:选取1月期NDF作为X(t)，使用2005年1月1日到2010年12月31日的人民币对美元汇率值，，共计1469个汇率数据作为Y(t)，选取相应的1月期NDF作为X(t)，随机选取其中1323个(90%)进行训练，选取73个(5%)验证网络的归一化程度，防止网络过度训练，选取另外73个(5%)用来样本测试。推广测试样本改为2011年1月到2011年5月底数据，共98个，对生成的网络进行测试，建立一个NAR网络。设定网络的隐层神经元数为10，时延参数为2，使用BP算法对网络进行训练。使用1月期和2月期NAR作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图1和图2所示。使用3月期和6月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图3和图4所示。图1使用1月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图2使用2月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图3使用3月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图图4使用6月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图使用1年期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图5所示。从以上5次数据实验得到的输出结果图可以直观地看到，使用1月期NDF和1年期NDF时，图上的误差较小，其次是2月期NDF，3月期NDF和6月期NDF相对来说误差较大，那么我们再从数据的角度比较一下5次数据实验的效果如何，如表1所示。50财经问题研究2013年第6期总第355期

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本文编号：2581736