基于互联网搜索指数的多因素集成下人民币汇率预测

发布时间：2018-03-30 16:46

  本文选题：汇率预测　切入点：互联网搜索指数　出处：《系统工程学报》2017年03期

【摘要】：针对人民币短期汇率预测问题,构建了基于互联网大数据信息的互联网搜索指数,改进了人民币汇率短期预测CAR模型.首先,基于涵盖丰富信息的互联罔大数据,构建了反映大众关于汇率波动观点、情绪及预期的互联网搜索指数,并运用热最优路径(TOP)方法、去趋势交叉相关分析(DCCA)方法对指数的有效性进行了检验,结果表明该指数可以有效地表征出大众情绪和预期的变化.进一步地,利用所编制的互联网搜索指数对人民币汇率的短期预测模型进行改进,构建了融合互联网搜索指数的CAR模型.实证结果表明,融合互联网搜索指数的人民币汇率短期CAR预测模型可以有效提升短期汇率的预测精度.
[Abstract]:Aiming at the problem of short-term RMB exchange rate prediction, the Internet search index based on Internet big data information is constructed, and the CAR model of short-term RMB exchange rate prediction is improved. An Internet search index reflecting the public's views on exchange rate fluctuations, emotions and expectations is constructed, and the validity of the index is tested by using the hot optimal path (Topp) method and the trend cross correlation analysis (DCCA) method. The results show that the index can effectively represent the changes in public sentiment and expectations. Furthermore, the short-term forecasting model of RMB exchange rate is improved by using the Internet search index compiled by the paper. The empirical results show that the short-term CAR forecasting model of RMB exchange rate combined with Internet search index can effectively improve the accuracy of short-term exchange rate prediction.
【作者单位】： 中国工商银行博士后工作站;中国科学院大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71273257;71532013)
【分类号】：F832.6

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1686763