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基于NDF与NARX网络的人民币汇率预测研究

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摘要

图表目录

主要符号表

续表:主要符号表

1 绪论

1.1 问题提出与研究意义

1.1.1 人民币汇率的研究背景

1.1.2 预测方法及汇率预测的意义

1.1.3 无本金交割远期外汇的发展现状

1,1.4 人工神经网络在预测中的应用

1.2 国内外相关研究进展

1.2.1 汇率预测研究的文献综述

1.2.2 组合预测方法的文献综述

1.2.3 人工神经网络发展及文献综述

1.3 本文主要研究思路与内容

1.3.1 研究方法的选择

1.3.2 研究思路与内容

2 汇率预测方法及模型研究

2.1 汇率决定理论评析

2.1.1 影响汇率的理论因素

2.1.2 汇率预测的分类

2.1.3 七种汇率决定理论之分析

2.1.4 汇率决定理论的新发展

2.2 汇率预测常用方法及存在问题

2.2.1 汇率理论模型存在的问题

2.2.2 线性预测方法存在的问题

2.2.3 组合预测模型存在的问题

2.2.4 人工神经网络存在的问题

2.3 本章小结

3 基于NDF与NARX网络的人工神经网络汇率预测研究

3.1 预测方法的选择

3.1.1 多种常用预测方法比较与选择

3.1,2 NARX网络的拓扑结构

3.1.3 NARX网络结构与参数的确定

3.1.4 建模工具介绍与数据来源

3.2 一次汇改后的NAR人民币汇率预测网络

3.2.1 一次汇改后的NAR网络训练及响应

3.2.2 一次汇改后的NAR网络推广性能检验

3.2.3 一次汇改后的NAR网络评价

3.3 一次汇改后NDF做外部输入的NARX人民币汇率预测网络

3.3.1 一次汇改后的NARX网络训练及响应

3.3.2 一次汇改后的NARX网络推广性能检验

3.3.3 一次汇改后的NARX网络评价

3.4 二次汇改后的NAR人民币汇率预测网络

3.4.1 重新训练的NAR网络推广性能检验

3.4.2 包含两次汇改的NAR网络评价

3.5 二次汇改后NDF做外部输入的NARX人民币汇率预测网络

3.5.1 重新训练的NARX网络推广性能检验

3.5.2 包含两次汇改的NARX网络评价

3.6 有无NDF的四个人民币汇率预测模型比较

3.7 本章小结

4 不同期NDF数据与人民币汇率波动相关性研究

4.1 NDF与人民币汇率的相关性检验

4.1.1 常见NDF的种类

4.1.2 样本空间描述

4.1.3 NDF与人民币汇率之间的长期均衡性研究

4.1.4 输入参数的稳健性检验

4.2 不同期NDF数据参与汇率预测

4.2.1 短期NDF做外部输入的NARX网络

4.2.2 长期NDF做外部输入的NARX网络

4.3 不同期NDF做外部输入的NARX网络误差比较

4.4 本章小结

5 韩币NDF做外部输入的NARX网络人民币汇率预测研究

5.1 韩币NDF做外部输入的NARX人民币汇率预测网络

5.1.1 数据来源与数据选择

5.1.2 韩币NDF做外部输入的NARX网络推广性能检验

5.1.3 韩币NDF做外部输入的NARX网络评价

5.2 影响汇率市场化因素及汇率市场化判断标准

5.2.1 影响汇率市场化的因素分析

5.2.2 汇率市场化的判断标准

5.3 人民币汇率市场化评述

5.3.1 人民币国际化

5.3.2 人民币汇率市场化是把双刃剑

5.3.3 人民币市场化进程中需要注意的问题

5.4 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 创新点摘要

6.3 展望

参考文献

附录A 1月期韩币NDF历史数据

攻读博士学位期间科研项目及科研成果

致谢

作者简介

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摘要

在经济高度全球化的今天,汇率在国际经济中的地位越来越重要,越来越深刻的影响着各国之间的经济与贸易往来。本文研究的目的就是为汇率预测寻求一种新的方法,以此规避汇率变动所带来的风险,这对国家和涉外经济体都有着十分重要的意义。
  在对汇率的决定理论,可能影响汇率的因素,以及汇率预测的方法等进行研究和探索时,我们发现无本金交割远期外汇(Non Deliverable Forwards,简称NDF)这种金融衍生物与汇率之间存在着很大的联系,所以我们试图寻找一种新的,不同于以往理论模型和线性预测方法的非线性预测方法,加入NDF这种经济变量,以提高预测的精度,并对国家和涉外企业等提供良好的规避汇率风险的理论和方法。
  本文选用有外部输入的非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto Regressive NeuralNetwork with Exogenous Inputs),简称NARX网络,建立NARX人民币汇率预测网络,由于NDF在一定程度上可以代表政策出台时市场的反应,所以它可以作为NARX网络的外部输入,以改善在突发政策时,NARX网络在汇率预测方面的性能。在无政策出台时,使用NDF作为外部输入和不使用NDF的预测结果基本一致,NDF值与汇率变动值存在较明显的相关性。在出台政策的较短时间内,有NDF加入网络的性能优于无NDF加入的网络。长时间来看,预测人民币汇率时,引入NDF的NARX网络的误差小于无NDF的NAR网络,所以引入NDF的NARX网络用于汇率预测是有效的可行方案。选取人民币两次汇改前后数据对人民币汇率进行了预测,取得了良好的效果。
  在确定了NDF在汇率预测中的有效性之后,我们尝试找出究竟哪种NDF用于人民币汇率预测时的效果最好。从数据实验结果发现,NDF期限越短,与即期市场的互动关系越强,而常被以往文献用来研究与即期市场关联性的1年期NDF,其并不是与即期市场互动关系最强的。NDF合约的交易量、流动性对其与即期市场的互动关系有一定的影响,但不是决定性的。五个不同合约期限的NDF数据用于汇率预测的效果都很好,进一步验证了NDF在汇率预测中的有效性。
  本文衡量了汇改后人民币汇率市场化进程,试图从定性和定量两个角度来衡量人民币市场化进程。我们将韩币NDF作为外部输入加入到前文所建立的NARX网络中,发现韩币NDF可以很好地对人民币汇率走势进行预测,预测效果良好。说明人民币汇率走势已同国际外汇市场有效接轨,并且可以再一次验证,人民币汇率市场化进展顺利。

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