基于混沌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與分形插值的匯率組合預(yù)測(cè)研究.pdf

1、匯率的有效預(yù)測(cè)不但能夠影響本國(guó)與別國(guó)的經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易，同時(shí)能夠防范國(guó)際性金融危機(jī)的發(fā)生或減少所造成的損失。傳統(tǒng)的研究方法和模型，不能夠充分的解釋匯率波動(dòng)這樣的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，混沌在非線性研究中占有重要地位，本文試圖利用混沌理論對(duì)匯率行為進(jìn)行研究，充分挖掘混沌對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)的解釋與預(yù)測(cè)能力，以期達(dá)到提高匯率預(yù)測(cè)精度的目的，以此來(lái)指導(dǎo)國(guó)家宏微觀各主體的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和行為。
　　本文以混沌理論為基礎(chǔ)，同時(shí)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分形插值法應(yīng)用于匯率時(shí)間序

2、列的研究與預(yù)測(cè)中。根據(jù)貨幣的活躍程度不同選取三個(gè)具有代表性的貨幣對(duì)，美元兌人民幣、英鎊兌人民幣、加元兌人民幣。首先，借助于圖示法和指標(biāo)法對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述，并進(jìn)行非線性特征分析。然后，利用C-C算法求得三個(gè)匯率時(shí)間序列的時(shí)間延遲、嵌入維數(shù)以此來(lái)重構(gòu)相空間，在此基礎(chǔ)之上，利用wolf算法和G-P算法分別求出最大Lyapunov指數(shù)和分形維數(shù)，對(duì)匯率的混沌特性進(jìn)行驗(yàn)證。在確定匯率系統(tǒng)的混沌性之后，根據(jù)匯率的混沌特征來(lái)分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分形插

3、值預(yù)測(cè)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建是將混沌系統(tǒng)重構(gòu)相空間的最佳嵌入維作為輸入層的神經(jīng)元數(shù)，并將重構(gòu)相空間中的時(shí)序向量作為神經(jīng)元的輸入量；分形插值模型中的垂直比例因子則根據(jù)分形維數(shù)計(jì)算求得。最后，在分別利用兩個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，根據(jù)較大誤差在組合預(yù)測(cè)模型中占比較小的原則進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合預(yù)測(cè)的實(shí)證研究。
　　本文通過(guò)對(duì)三個(gè)人民幣匯率的統(tǒng)計(jì)性描述得出，匯率時(shí)間序列不服從正態(tài)分布，具有非線性特征。同時(shí)，求得的三個(gè)最大Lyapunov指數(shù)都為正數(shù)，