基于SS滤波与RBF神经网络的汇率预测研究

基于SS滤波与RBF神经网络的汇率预测研究

论文摘要

随着中国加入世界贸易组织和推动汇率制度的改革,人民币汇率的行为日益复杂,传统的基本分析方法与技术分析方法已经难以捕捉人民币汇率行为的全部特征,也难以进行准确、有效的预测。同时,考虑到欧盟已连续多年成为中国的最大贸易伙伴,两方的贸易总额逐年增加,本文提出一种基于光顺样条滤波与径向基神经网络相结合的组合预测模型,旨在更好地捕捉人民币兑欧元汇率的特征,改善神经网络对数据的学习能力,进而提高模型的预测效果。本文首先回顾了汇率预测的理论与方法,讨论了人工神经网络、非参数估计技术特别是光顺样条滤波的原理及其在汇率预测领域的应用。然后从光顺样条(Smoothing Spline, SS)滤波的原理出发,提出一种针对汇率序列的多层次分解算法,并将该分解算法与径向基(Radial Basis Function, RBF)(?)神经网络组合构建汇率预测模型。最后针对人民币兑欧元汇率序列进行了实证分析,结果表明该模型拥有比传统BP神经网络与单一的径向基网络更优秀的预测能力。本文运用光顺样条滤波与径向基神经网络对人民币汇率进行预测研究,不仅可以为中央银行制定与汇率有关的经济政策提供建议,而且能够为企业、投资者制定规避外汇风险的决策提供帮助,具有一定的现实意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 插图索引
  • 附表索引
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景与意义
  • 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 汇率预测研究方法
  • 1.2.2 基于人工神经网络的汇率预测
  • 1.2.3 非参数估计应用现状
  • 1.3 研究思路与研究内容
  • 第2章 相关研究基础与理论分析
  • 2.1 汇率理论与汇率预测方法
  • 2.1.1 基于基础分析的汇率预测
  • 2.1.2 基于技术分析的汇率预测
  • 2.2 人工神经网络原理
  • 2.2.1 人工神经网络技术原理
  • 2.2.2 感知器神经网络及其分析
  • 2.2.3 BP神经网络及其分析
  • 2.2.4 RBF神经网络及其分析
  • 2.3 非参数估计方法
  • 2.3.1 非参数估计原理
  • 2.3.2 SS滤波技术原理
  • 2.4 SS滤波与RBF神经网络组合预测方法
  • 第3章 基于SS滤波与RBF模型的预测方法设计
  • 3.1 组合预测模型框架的提出
  • 3.2 SS滤波分解算法的提出
  • 3.2.1 SS滤波的参数选择
  • 3.2.2 分解算法停止准则的设计
  • 3.3 序列最优滞后期的估计
  • 3.4 RBF神经网络的构建
  • 3.4.1 RBF神经网络的创建方式
  • 3.4.2 扩展系数的选择
  • 第4章 基于SS滤波与RBF模型的人民币汇率预测
  • 4.1 样本选取与基本统计特征
  • 4.2 模型关键参数的估计
  • 4.2.1 基于SS滤波的汇率多层次分解
  • 4.2.2 各子序列最优滞后期的确定
  • 4.2.3 RBF神经网络参数的确定
  • 4.3 模型预测效果的比较分析
  • 4.3.1 模型预测效果的评价标准
  • 4.3.2 模型群样本内拟合能力比较
  • 4.3.3 模型群样本外预测能力比较
  • 4.4 模型群预测性能的显著性检验
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于RBF神经网络的绞吸挖泥船施工产量预测研究及分析[J]. 中国港湾建设 2019(12)
    • [2].基于RBF神经网络的船舶自适应区域到达控制[J]. 计算机测量与控制 2020(04)
    • [3].采空区移动变形的径向基函数神经网络概率积分法(RBF)反演[J]. 矿产与地质 2020(01)
    • [4].RBF网络的船舶电子信息设备状态识别[J]. 舰船科学技术 2020(16)
    • [5].基于多变量相空间重构和RBF神经网络的光伏功率预测方法[J]. 电子测量与仪器学报 2020(08)
    • [6].基于RBF神经网络的车内声品质预测及分析[J]. 控制工程 2019(11)
    • [7].基于RBF网络的手势识别装置设计[J]. 信息技术 2019(12)
    • [8].基于RBF神经网络知识的智能故障诊断系统研究与实践[J]. 科技资讯 2016(34)
    • [9].基于RBF神经网络在转炉炼钢终点预报中的应用研究[J]. 无线互联科技 2017(04)
    • [10].基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法[J]. 西安邮电大学学报 2017(02)
    • [11].基于粗糙集RBF神经网络村镇山洪灾害损失预测研究——以神农架林区为例[J]. 灾害学 2017(02)
    • [12].中央制冷空调冷冻水系统模糊RBF控制研究[J]. 电机与控制学报 2017(05)
    • [13].基于RBF的模糊积分多传感器数据融合的刮板输送机电机故障诊断[J]. 西安科技大学学报 2016(02)
    • [14].基于RBF的安徽省资源环境压力动态预警[J]. 中国农学通报 2015(01)
    • [15].基于RBF神经网络的高校数字图书馆服务质量评价[J]. 金融理论与教学 2015(02)
    • [16].基于RBF神经网络间接求取运动学逆解的研究[J]. 机床与液压 2019(23)
    • [17].RBF神经网络拟合高程异常的探讨[J]. 黑龙江科技信息 2017(15)
    • [18].基于RBF神经网络的短期负荷预测方法[J]. 自动化应用 2017(10)
    • [19].改进RBF鲁棒控制的机器人轨迹跟踪[J]. 科技创新与应用 2017(31)
    • [20].无刷直流电机RBF磁场定向控制及监控系统设计[J]. 现代电子技术 2016(20)
    • [21].基于RBF网络曲线拟合的研究[J]. 黑龙江工程学院学报 2015(01)
    • [22].基于RBF模型的广东省土地生态安全时空演变预警研究[J]. 水土保持研究 2015(03)
    • [23].基于多重线性回归P值检验的RBF神经网络模型在城市需水预测中的应用[J]. 水资源研究 2014(01)
    • [24].基于RBF的湖南省土地生态安全动态预警[J]. 地理学报 2012(10)
    • [25].基于免疫聚类的RBF网络在说话人识别中的应用[J]. 声学技术 2010(02)
    • [26].改进粒子群优化RBF神经网络在短期电力负荷预测上的研究[J]. 电子测试 2020(03)
    • [27].汇率双向波动增强后的跨境资金流动风险评估与预测方法研究——基于RBF神经网络模型[J]. 区域金融研究 2020(S1)
    • [28].基于RBF神经网络的企业运营双层动态成本控制研究[J]. 武汉商学院学报 2020(01)
    • [29].粗糙集-RBF神经网络的青岛地铁施工风险评价模型研究[J]. 青岛理工大学学报 2020(04)
    • [30].基于粒子群算法的RBF径向基神经网络教学质量评价模型[J]. 现代计算机 2020(19)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于SS滤波与RBF神经网络的汇率预测研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢