汇率的非线性组合预测方法研究

摘要：

近年来的经济统计研究表明,组合预测比单项预测具有更高的预测精度,但线性组合预测方法在汇率的组合建模与预测方面存在着较大的局限性. 本文提出了一种基于模糊神经网络的汇率非线性组合建模与预测新方法,并给出了相应的混合学习算法.对于英镑、法朗、瑞士法朗、日本元对美元等汇率时间序列的组合建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理外汇市场这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模与预测方面有很好的应用价值.

关键词：汇率、组合预测、信息集、模糊神经网络

所属期刊栏目：9

分类号：C931:F224(管理学)

资助基金：中国博士后科学基金10640;重庆市科委资助项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

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