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文檔簡(jiǎn)介
1、人民幣兌美元匯率是我國(guó)和美國(guó)之間經(jīng)濟(jì)關(guān)系的重要指標(biāo),自匯改以來,它的中間價(jià)變動(dòng)幅度較大,究其原因是多樣復(fù)雜的。要想及時(shí)把握匯率的變化信息,需要對(duì)匯率的時(shí)間序列進(jìn)行短期預(yù)測(cè),為國(guó)家以及企業(yè)或者個(gè)人在國(guó)際市場(chǎng)上的投資貿(mào)易活動(dòng)提供決策依據(jù)。信息粒化在獲得多元信息方面占有一定的優(yōu)勢(shì),支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)在解決非線性回歸預(yù)測(cè)問題方面也已經(jīng)相當(dāng)成熟,基于信息?;闹С窒蛄繖C(jī)模型已廣泛應(yīng)用于金融時(shí)間序列的
2、預(yù)測(cè)領(lǐng)域。
本文采用模糊信息粒化的SVM模型對(duì)人民幣兌美元匯率進(jìn)行短期預(yù)測(cè),選取2011年1月4日至2016年1月25日的人民幣兌美元匯率中間價(jià)數(shù)據(jù)作為樣本。首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊信息?;?,將五個(gè)交易日作為分割的一個(gè)操作窗口大小,得到三個(gè)模糊粒子Low、R、Up,分別表示樣本數(shù)據(jù)變化的最小值、平均值、最大值;其次,進(jìn)行歸一化處理;再次,采用交叉驗(yàn)證方法對(duì)歸一化后的模糊粒子分別進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),得到支持向量機(jī)模型的最優(yōu)參數(shù);最后,采
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