基于神经网络的人民币/美元汇率预测与风险规避

发布时间：2021-09-23 20:43

　　近年来,由于我国经济高速增长、出口不断增加等原因,人民币遭受了空前的升值压力。2005年,国家对人民币汇率形成机制做出重大改革。7月21日,美元对人民币交易价格当即调整为1美元兑8.11元人民币,升值2%,并将每日汇率波动幅度扩大到3%。至今,人民币汇率一直呈现上升趋势,从8.11一路升至7.73。人民币汇率的预期走势已经成为全世界关注的热点问题,对各国的政治、金融、贸易、生活等各方面都产生巨大的影响。同时,人民币汇率的不断波动对我国从事国际业务往来的企业所带来的风险也随之增加。因此,如何科学预测人民币汇率走势,并以此为参考采取相应的风险规避措施已经成为了全球的焦点。本文以经典的购买力平价理论为基础,根据汇率与宏观经济变量的非线性关系,以人工神经网络模型为主要工具,对人民币短期汇率进行预测,并通过与常用的随机游走模型的比较展示神经网络模型预测的优势;并根据我国汇率制度的具体情况讨论几种主要的汇率风险规避措施。本文的结构如下:第一章简要介绍几种主要的汇率决定理论;第二章概括汇率预测的主要内容和方法;第三章简要阐述人工神经网络模型的理论依据、可行性及存在的问题;第四章以购买力平价理论为基础... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
内容摘要
Abstract
第一章 汇率决定的主要理论
    第一节 现代汇率决定理论综述
    第二节 汇率决定主要理论
第二章 汇率预测的主要理论
    第一节 汇率预测理论的主要内容
    第二节 汇率预测的分析及评价方法
    第三节 汇率预测中存在的问题
第三章 汇率预测的神经网络模型
    第一节 神经网络模型的主要理论
    第二节 人工神经网络模型的可行性与其不足
第四章 基于神经网络的人民币/美元汇率预测
    第一节 基于购买力平价的线性模型检验
    第二节 人民币/美元汇率的神经网络预测
第五章 人民币汇率风险与规避措施
    第一节 汇率风险
    第二节 汇率风险的规避措施
结论
附表1
附表2
附表3
[参考文献]


【参考文献】：
期刊论文
[1]汇率的预测[J]. 任若恩.  首席财务官. 2007(01)
[2]外贸企业规避汇率风险的措施[J]. 刘志庆.  科技资讯. 2006(18)
[3]人民币汇率改革后的企业汇率风险防范[J]. 吴晓.  海南金融. 2006(05)
[4]时间序列分析方法及人民币汇率预测的应用研究[J]. 戴晓枫,肖庆宪.  上海理工大学学报. 2005(04)
[5]“人民币升值符合中国的利益”[J]. 王信.  国际经济评论. 2004(04)
[6]购买力平价理论在人民币汇率中的应用[J]. 郑轶男,宣国良.  财经科学. 2003(S1)
[7]中国外汇市场存在的问题及对策[J]. 王信.  国际经济评论. 2003(06)
[8]当前“人民币汇率升值论”评析及其应对[J]. 王元龙.  国际金融研究. 2003(08)
[9]神经网络及其应用[J]. 李铁男,李凯昕.  佳木斯大学学报(自然科学版). 2003(02)
[10]上证指数与宏观经济指标协整关系的实证分析[J]. 尚鹏岳,李胜宏.  预测. 2002(04)

硕士论文
[1]遗传算法与神经网络在汇率预测中的应用[D]. 王晓琳.青岛大学 2006



本文编号：3406375