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基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

作　者: 黄曦
导　师: 谢赤
学　校: 湖南大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 人民币汇率预测小波分析遗传算法支持向量机
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

汇率是影响一国经济内部和外部均衡的重要变量。布雷顿森林体系解体后,汇率行为变得越来越复杂。近几年来国际金融市场跌宕起伏,尤其是外汇市场上,各国货币汇率的波动剧烈。汇率是一个复杂的非线性动态系统,利用传统的时间序列预测技术很难揭示汇率序列的内在规律。为了更好的对外汇市场的汇率进行分析,本文采用了支持向量回归的方法对汇率进行预测。本文首先对汇率预测方法和模型的发展进行了较全面的回顾,评价了支持向量机技术、数据除噪技术尤其是小波分析方法在金融领域,特别是在汇率预测领域的应用。考虑到汇率数据的非线性以及噪音污染性,以及支持向量机和小波分析分别在非线性预测和除噪领域的优势,本文提出了一个基于小波分析和支持向量机的汇率预测组合方法。本文采用人民币兑美元的汇率数据对模型进行了实证分析,检验模型的有效性。通过试验实证结果显示,该模型的预测效果较之BP神经网络与单纯的AR-SVM模型更优。同时,通过显著性检验可知,该预测模型的预测性能显著优于BP神经网络与单纯的AR-SVM模型。本文运用小波分析与支持向量机就人民币汇率进行预测研究,不仅可以为货币当局更好地制定与汇率有关的宏观经济政策提供政策建议,而且能够帮助企业经营以及投资者制定正确的策略,进而规避风险,因此有着重要的理论价值和现实意义。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
插图索引  9-10
附表索引  10-11
第1章绪论  11-19
  1.1 选题背景与研究意义  11-12
  1.2 相关文献综述  12-16
    1.2.1 汇率预测方法  12-13
    1.2.2 金融时间序列除噪方法  13-14
    1.2.3 支持向量机及应用现状  14-16
  1.3 研究思路与研究内容  16-19
第2章相关研究基础与理论分析  19-37
  2.1 现代汇率理论与汇率预测方法  19-26
    2.1.1 基于基本分析方法的汇率预测  19-22
    2.1.2 基于技术分析方法的汇率预测  22-26
  2.2 小波分析理论  26-32
    2.2.1 小波分析的原理和特点  26-27
    2.2.2 连续小波变换  27
    2.2.3 离散小波变换  27-29
    2.2.4 多分辨分析  29-31
    2.2.5 Mallat算法  31-32
    2.2.6 小波分析与汇率时间序列预测  32
  2.3 支持向量机理论  32-37
    2.3.1 机器学习问题与经验风险  33-34
    2.3.2 支持向量回归  34-36
    2.3.3 支持向量回归方法的特点  36-37
第3章人民币汇率支持向量回归预测模型的构建  37-52
  3.1 支持向量回归组合汇率预测模型框架的提出  37-38
  3.2 小波母函数及分解尺度的选择  38-43
    3.2.1 小波母函数特性分析  38-41
    3.2.2 小波母函数选取的依据  41-42
    3.2.3 小波分解尺度的选取  42-43
  3.3 序列滞后阶的识别和确定  43-44
  3.4 支持向量回归机的参数选取  44-52
    3.4.1 核函数的选取  44-46
    3.4.2 支持向量回归参数的灵敏度分析  46-49
    3.4.3 支持向量回归模型参数的选择方法  49-52
第4章人民币兑美元汇率预测的实证研究  52-62
  4.1 样本来源及描述统计  52-53
  4.2 模型的参数估计  53-55
    4.2.1 基于小波分析汇率多尺度分解  53-54
    4.2.2 确定各子序列滞后期  54
    4.2.3 支持向量机参数的确定  54-55
  4.3 模型预测能力比较  55-60
    4.3.1 预测方法的评价  55
    4.3.2 模型样本内预测能力比较  55-57
    4.3.3 模型样本外预测能力比较  57-60
  4.4 模型预测性能的显著性检验  60-62
    4.4.1 D-M测试模型  60
    4.4.2 显著性检验  60-62
结论  62-64
参考文献  64-70
致谢  70-71
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文  71-72
附录B 攻读学位期间所参与的科研项目  72

基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

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