汇率预测方法及比较:基于贝叶斯平均分类回归模型的检验

发布时间：2018-01-27 06:12

本文关键词： 汇率预测贝叶斯平均分类回归模型机器学习 GARCH ARIMA　出处：《统计与决策》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分。文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究。在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度。还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性。
[Abstract]:Classification regression model is an important part of regression model family. Aiming at the problems of selective regression calculation in existing classification regression models, Bayesian average classification regression model is established in this paper. And it is used in the empirical study of RMB exchange rate forecasting. In the empirical study, the exchange rate sequence of RMB against major currencies is selected. The prediction results of time series model and Bayesian average classification regression model are compared and analyzed. It is proved that the Bayesian average classification regression model can improve the prediction accuracy, and the prediction effect of the existing research literature is analyzed by using the Bayesian average classification regression model. The results show that the classification regression model has some advantages.
【作者单位】：上海立信会计学院经贸学院;上海立信会计学院数学与信息学院;
【基金】：教育部人文社科基金资助项目(10YJA630154) 上海市教育委员会重点学科带头人培养计划资助项目
【分类号】：F832.6;F224
【正文快照】： 0引言中国在2005年进行第二次汇率体制改革以后,人民币汇率波动的幅度不断扩大。由于中国经济体量不断增长,与世界各国之间的贸易及资本往来也不断扩大,因此,找到合适的预测人民币汇率的模型方法,对于汇率交易商及进出口贸易商来讲是十分重要的。不仅如此,对于政策当局而言,在

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