2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、天津大學(xué)博士學(xué)位論文基于支持向量機(jī)的人民幣匯率預(yù)測(cè)研究姓名：程艷琴申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：韓文秀20050601ABSTRACTSincereformofRMBexchangeratein1994，ChinahasimplementedmanagingfloatingexchangerateregimeofRMBthatemergedbasedonthesupplyanddemandofmarketItisine

2、vitablefortheexchangerateregimetoadoptmarketprinciplewiththedevelopingofglobalizationTherefore，itiscrucialtocreateanappropriateforecastingmodeltocapturethevolatilityofRMBexchangerateexactlyincertainfutureperiod、Themainas

3、signmentofthisdissertationasfollows：1ItismadeintheoverviewoftheresearchrateofRMBThoughtheresearchesaremadeinlargequantities，inwiderange，inprofoundlystudy，itisnotappearedparticularlyonthedeterminationofequilibriumexchange

4、rate，onlackingoftheapplicationofmathematicinstruments，andontheapplicationofsupportvectormachines(SVM)2ItisdiscussedaboutthewesternexchangeratedeterminationExchangeratetheoryistheguidanceofresearchandforecast，andithasthem

5、ajorinfluencetoanalysisofexchangerateinfluencefactsandthevariablespecificationinthemodelThethesisismainlydiscussedtheevolvementanddiversificationofthetheory，andisanalyzedvariousfactors，whichinfluencedⅡledeterminationandv

6、ailationofexchangeratedeeply，isbuiltastrongbaseforthespecificationofvariablesandestablishmentofforecastingmodels3neyareanalyzedthebasictheoryandcharacterofStatisticLeamingTheory(SLT)andSVMTraditionalstatisticaltheoryaims

7、attheasymptotictheorywhensamplesizeistendtoinfinityHoweverinfact，thequantityofsampleislimitedMostofexistingmethodsbasedontraditionalstatisticaltheorymaynotworkwellforthesituationoflimitedsamplesStatisticallearningtheory(

8、SLT)isanewstatisticaltheoryframeworkestablishedonfinitesamplesandprovidesapowerfultheoryfundamenttosolvemachine—learningproblemwithsmallsamplesSVMisanovelpowerfulmachinelearningmethodbasedonSLTThemainadvantageofSVMisthat

9、itCanservebetterintheprocessingofsmallsamplelearningproblemsbecauseofthereplacementofExperientialRiskMinimization(ERM)byStructuralRiskMinimization(SRM)MoreoverSVMCantreatanonlinearlearningproblemasalinearproblemsinceitma

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