基于模型遴选规则的汇率自适应组合预测

发布时间：2018-01-22 17:46

  本文关键词： 组合预测 自适应调节 NARX神经网络 汇率预测　出处：《统计与决策》2017年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[Abstract]:In this paper, the mechanism of selection rules for combinatorial prediction models is discussed. In order to make the combination prediction model based on the model selection rules more robust and more widely applicable. The adaptive adjustment mechanism based on NARX neural network is used to improve the learning ability of selection rules. The accuracy and stability of the combined forecasting are improved. Finally, the validity of the model is proved by an empirical analysis of the exchange rate forecast.
【作者单位】： 上海商学院信息与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61571326);国家自然科学基金青年项目(61201179) 上海自然科学基金青年项目(13ZR1429600)
【分类号】：F831.6;TP183
【正文快照】： 0引言1969年,Bates J M和Grange C W J根据相关研究,第一次提出了“组合预测”的思想,也就是在预测中综合性地考虑各种单项预测方法的特点,并对其进行组合[1]。当前在组合预测模型中应用比较成功的有简单平均法(SA)、加权最优权重法(WA)、线性回归法(REGRESSION)、人工神经网

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本文编号：1455334