人民币汇率的混沌特征分析及其基于支持向量机的预测

论文摘要

汇率是影响一国经济内部和外部均衡的重要变量。深入研究汇率行为的特征和表现形式,揭示其内在的运行规律,进行更加符合实际的汇率行为描述与更高精度的汇率预测,并在此基础上制定有效的汇率政策,已成为汇率研究领域的热点与难点。布雷顿森林体系解体后,汇率行为变得越来越复杂。传统汇率理论对于汇率实际变动情况解释能力不强,混沌理论成为研究汇率行为的一个新的发展方向。本文首先采用混沌分析的系列方法,包括相空间重构技术、R/S分析方法、相关维与Lyapunov指数分析方法,对人民币兑美元汇率行为进行分析。研究结果表明,人民币兑美元汇率行为是一个混沌系统,具有对初始条件存在敏感依赖性的混沌特征,因此人民币汇率只适合进行短期预测。在此基础上,本文结合相空间重构技术与支持向量机构建支持向量机回归(SVR)预测模型,利用相空间重构技术对人民币汇率时间序列进行重构,然后利用支持向量机回归进行建模及预测。实证分析发现,SVR模型预测效果良好,比其他4种预测方法具有更好的预测效果。同时,通过显著性检验可知,SVR预测模型的预测性能显著优于随机游走模型。本文运用混沌理论,结合相空间重构技术与支持向量机就人民币汇率进行预测研究,不仅对货币当局更好地把握汇率行为的特征和表现形式,制定与汇率有关的宏观经济政策,而且对企业经营和风险规避以及投资者制定正确的策略,都有着重要的理论价值和现实意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 相关文献综述
• 1.2.1 非线性科学研究概述
• 1.2.2 汇率行为描述与预测研究
• 1.2.3 基于混沌理论的汇率研究
• 1.2.4 基于支持向量机的汇率研究
• 1.3 研究思路及研究内容
• 1.3.1 研究思路
• 1.3.2 研究内容
• 第2章 相关理论与技术方法及其分析
• 2.1 混沌理论概述
• 2.1.1 混沌的定义
• 2.1.2 混沌的基本特征
• 2.1.3 混沌时间序列的判别
• 2.2 相空间重构技术分析
• 2.2.1 相空间重构原理
• 2.2.2 相空间重构参数估计方法
• 2.3 支持向量机分析
• 2.3.1 机器学习问题与经验风险
• 2.3.2 VC 维与结构风险最小化
• 2.3.3 支持向量机分类
• 2.3.4 支持向量机回归
• 2.4 相关理论方法与汇率研究
• 2.4.1 相关理论方法对汇率研究的启示
• 2.4.2 相关理论方法在汇率研究中的具体应用
• 第3章 基于混沌分析的人民币汇率行为特征研究
• 3.1 人民币汇率行为特征的混沌分析方法
• 3.1.1 R/S 分析方法
• 3.1.2 相关维分析方法
• 3.1.3 Lyapunov 指数分析方法
• 3.2 人民币汇率行为混沌特征的实证分析
• 3.2.1 数据选区及处理
• 3.2.2 相空间重构参数估计
• 3.2.3 人民币兑美元汇率R/S 分析
• 3.2.4 人民币兑美元汇率相关维分析
• 3.2.5 人民币兑美元汇率最大Lyapunouv 指数分析
• 3.3 人民币汇率行为混沌特征实证结果分析
• 第4章 人民币汇率混沌时序的SVR 模型的构建
• 4.1 样本数据预处理
• 4.1.1 数据归一化处理
• 4.1.2 训练集构建
• 4.2 SVR 模型核函数的选择
• 4.3 SVR 模型参数选择
• 4.3.1 惩罚参数与核参数对预测效果的影响
• 4.3.2 模型最优参数的确定
• 4.4 支持向量机预测模型
• 4.4.1 支持向量机网络结构
• 4.4.2 SVR 预测模型逻辑结构
• 第5章 基于SVR 模型的人民币汇率预测实证研究
• 5.1 预测效果评价指标
• 5.2 预测实证结果分析
• 5.3 与其它预测模型的对比分析
• 5.3.1 基于 Lyapunov 指数的预测方法
• 5.3.2 基于 Volterra 级数的自适应预测方法
• 5.3.3 基于径向基函数的神经网络预测方法
• 5.3.4 预测效果对比分析
• 5.4 模型预测性能的显著性检验
• 5.4.1 D-M 测试
• 5.4.2 H-M 测试
• 5.4.3 显著性检验
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A（攻读学位期间所发表的学术论文目录）
• 附录B（攻读学位期间所参与的科研项目）
• 附录C（相关 Matlab 程序）