基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型

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基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型

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毕业论文范文题目：基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型，论文范文关键词：基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型
基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：自从1973年西方各重要产业国度履行浮动汇率轨制以来,外汇市场上的汇率牢固频繁,不管是参加外汇交易的个人还是银行、企业乃至于主权国度,都面临着宏大的外汇危险。这在近二三十年来频繁产生的货币危机中得到了体现,对危机产生过的经济发展都造成了相称程度的负面影响。同时,外汇市场的交易范围已经远远超过股票、期货等其余金融商品市场,成为当今寰球最大的金融市场。外汇市场上的参加者,比方进口商、出口商、投资组合的管理者以（略..）及各国中心银行等,如同生态体系中的各级食品链,市场范围的疾速增大,让这种食品链关联更加复杂。这使得通过各种方法猜测汇率的牢固,变得极为急切。对汇率牢固的猜测不仅可能帮助外汇市场上的投机者制订交易策略,降落危险,更重要的是可能使得各主权国度可能根据市场的情况对可能的金融危机进行预警,防备金融危险,保护国度金融保险。本文首先总结演绎了影响汇率长期牢固跟短期牢固的重要因素,现有的汇率猜测方法研究重要是从（文章此处忽略..）基本变量跟技巧角度两个方面进行的,通过对这些工作进行比较,进而给出了基本的评估。然而因为外汇市场交易的复杂性,传统的宏观汇率决定模型已经难以实际猜测汇率的短期牢固。恰是在这一背景之上,本文抉择技巧方法对短期的汇率牢固进行猜测,选取欧元美元的小时收盘价作为猜测对象。本文的重点在于提出了基于市际(intermarket)信息的欧元对美元的非线性猜测模型。咱们利用多层前馈神经网络(MFNN-Multilaye（本文此处忽略..）rFeedforwardNeuralNetworks)作为非线形猜测模型的打算情势。论文具体阐述了MFNN的原理,尤其是采取后向传递(BP)练习算法的MFNN的打算模型,并对现有的基于神经网络的汇率猜测方法进行了大抵的回想跟评估。接下来通过构建单市场跟多市场的时光序列模型,对欧元美元的小时收盘价进行猜测,并通过方向正确的命中率的方法来测验实际的猜测后果。在单市场模型中,以欧元美元小时收盘价的历史数据作为（本文此处忽略..）神经网络的输入,实证表明,单市场模型的猜测后果并不非常幻想。在多市场模型中,首先分辨将欧元美元、英镑美元、美元瑞士法郎、美元日元等相干货币对的历史价格信息作为输入,得到较为幻想猜测成果,其方向正确的命中率达到62.63%。多市场模型中还将美元指数以及经过换算后的欧元指数、英镑指数、瑞士法郎指数跟日元指数作为输入进行猜测,但实证表明,与单市场模型比拟,其猜测后果并不明显进步。

以上为本篇毕业论文范文基于市际信息的外汇市场神经网络猜测模型的介绍部分。

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