基于EMD与NARX网络的汇率预测方法研究

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基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测

基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测洪嘉灏李雄英王斌会摘要由于金融数据具有随机性特征，使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法，即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成，将其中线性部分的数据通过随机游走（RW）模型进行模拟，剩余的非线性残差部分由前馈神经网络（FANN）和诶尔曼神经网络（EANN）协同处理.从实证结果可知，该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.关键词诶尔曼神经网络；人工神经网络；随机游走模型；组合预测；金融时间序列中图分类号 F224 A1 引言金融时间序列与经济环境及商业环境有关，如股市，汇率，物价指数，国民收入和净出口等.选择一个合适的金融数据模型，需要正确地识别金融市场与整体经济之间的内在关系[1].在实践中非常困难.因为一个金融时序数据的动态变化受到多个经济变量的影响，包括经济增长，利率，通货膨胀，通货紧缩，政治决策和心理因素等多个复杂的经济变量[1].这些年来，关于金融时间序列的分布特征、模型模拟及预测等已经有了大量的研究工作[2，3].线性统计模型，如指数平滑法[4]和ARIMA[5]模型等，已经大量应用于金融数据的预测.ARIMA模型的一个分支，即随机游走模型（Random Walk model）[1，6]，已经成为这个领域的主流统计技术.在一个简单的随机游走模型中，每一期的预测值被认为是最近一期的观测值和随机误差项的总和.目前，简单随机游走模型是金融时间序列分析中最主要的线性模型（尤其是汇率数据）[7].对随机游走模型的改进，如带漂移项的随机游走模型和误差修正，也有了很多相关的研究[1].尽管随机游走模型具有简单性和显著的预测精度，但是其主要缺点是内在的线性形式.随机游走模型未能捕获存在于金融时间序列中的非线性特征[2，7].非线性是金融时间序列的缺省特征，因此，通过一个随机游走模型近似它是不充分的.在这种情况下，人工神经网络是一种不错的选择.由于其非线性，非参数，自适应和噪声耐受性，人工神经网络在金融时间序列预测领域获得了广泛的关注[2，3].这些显著的特征使得人工神经网络模型能够有效地识别解释变量之间导致金融时序图产生不规则波峰和波谷的内在机理.与其他非线性统计模型不同的是，人工神经网络能够在不了解底层数据计算过程的情况下进行非线性模拟[8].不少研究者对比了人工神经网络和随机游走模型预测金融数据时的表现，也研究出了许多有益的结果：如Dunis and William发现神经网络相对于一般的统计模型可以提供更高的预测精度；Sun[1]发现在预测汇率时，人工神经网络表现出比随机游走模型更差的预测精度等等.但是，对于预测金融数据，一个金融时间序列一般包含了线性部分和非线性部分，单独使用人工神经网络模型或随机游走模型并不合适.上述研究无法确定人工神经网络模型和随机游走模型中哪一个更适应于预测这类金融数据.从而激励着去寻找一种组合机制去预测汇率.对于金融数据模型的预测，zhang[7]首次将随机游走模型和神经网络模型结合起来，国内学者熊志斌也做了ARIMA融合神经网络的人民币汇率预测模型研究[9].本文假设任何金融时间序列由线性部分和非线性自相关部分组成，且可以从时间序列中剥离、单独建模.将随机游走模型和神经网络模型结合起来对金融数据进行预测.主要步骤如下：首先，随机游走模型用于拟合金融时间序列的线性部分，由观察值和随机游走模型拟合值之间的差计算样本内残差.根据假设，这些残差只包含非线性关系；第二，FANN和EANN 将用于分别拟合这些残差值，并由2个模型产生的预测值的平均值得到想要的残差估计；第三步，由随机游走模型预测时间序列的线性部分；最后，将线性部分和非线性部分所得到的预测值加总，获得期望的最终预测.2 随机游走模型随机游走模型是金融时序分析最流行和有效的统计模型，也被广大的研究生所研究和使用，这个模型假设最近的观察值是对下一期预测值的最佳指南.在数学上，一个简单的RW模型被表示如下：其中，和yt是时间序列中的观察值，εt是一个白噪声并且εt～N（0，σ2）.从式（1）中可以看出，一个随机游走模型表明所有与未来相关的信息已经包含在可用的数据里，这个模型因为被使用较多，所以非常容易理解和实现.根据有效市场的假说，随机游走模型是外汇汇率预测中最主要的线性模型，而且大量研究指出许多基于线性结构的预测技术并没有比简单的随机游走模型更有效.一个随机游走模型的成功很大程度上取决于随机误差项，按照定义，随机误差项是独立同分布的.在本文中将生成独立同分布的伪随机正态变量εt～N（0，σ2），其中σ2是样本内数据集的方差.3 人工神经网络（ANN）模型3.1 前馈神经网络（FANN）在所有可用的仿生预测方法中，人工神经网络无疑是最流行且最成功的.人工神经网络最初起源于对人脑结构的模仿，渐渐地，神经网络技术在众多领域起到了极为重要的作用，如分类、识别和预测.人工神经网络通过若干互相连接的分布在不同层的神经元来学习数据的内在关系.多层感知器（MLP）是最被认可的人工神经网络的结构，用于时间序列预测问题.一个MLP基本上是一个输入层，一个或多个隐藏层和一个输出层的前馈结构.在每层中有许多个处理结点，其通过不可逆的链接连接到下一层.单层次的隐藏节点已经足以解决许多最实际的问题.图1描述了一个典型的MLP结构（p个输入结点，h个隐藏结点和一个输出结点）.在没有任何限制条件的情况下，简单的多层感应器模型或前馈神经网络模型能以任何给定的精度去近似逼近任何非线性函数.考虑到计算的要求，简单的神经网络往往是更合适的.选择合适的网络结构很重要，但并不是一个简单的工作.网络结构的选择主要包括确定输入节点、隐藏节点和输出节点的个数，以及隐藏层的层数.在不同文献中有着不同的参数优化选择方法，但这些方法并不简单，而且都是针对着具体的问题.endprint广泛应用的神经网络选择方法包括了赤池信息准则（AIC），贝叶斯信息准则（BIC），施瓦茨的贝叶斯准则（SBC）和偏差校正的赤池信息准则（AICC-）.这4种准则基于对增加神经网络中参数个数的惩罚.在本文中，使用BIC准则作为神经网络的选择标准，因为它比其他3种准则更严重地惩罚了额外的参数.对于一个的FANN模型，BIC的数学表达式由式（5）给出：3.2 诶尔曼人工神经网络（EANN）类似于常见的前馈型神经网络（FANNs），时间递归神经网络在金融时间序列预测领域也相当流行.诶尔曼人工神经网络是一种简单的时间递归神经网络，除了3种常见的层次，还有额外的上下文层和反馈连接.在每一个计算步骤中，隐藏层的输出被再次反馈到上下文层，如图2所示.这种递归使得神经网络动态化，从而能够实现对处理结点非线性时间依赖的映射.EANN模型通常比相同结构的FANN提供了更好的预测性能.然而，EANNs比FANNs需要更多数量的网络连接和记忆单元.使用相同的网络结构的FANN和EANN模型，不同之处在于EANN模型隐藏层的神经元是对应FANN模型中神经元的5倍.4 组合方法的建模在本文中，决定同时利用随机网络模型和神经网路模型来预测金融数据.虽然这些模型有着广泛的应用，但是他们之中没有一个模型能够在所有预测情况之下都最好.例如，RW模型不适合于识别非线性模式，类似地，使用人工神经网络处理线性问题时产生的结果也好坏参半.因此，更科学的做法是找一种组合方法去结合这两种模型的长处，而不是单独地去应用它们.假设，一个金融时间序列由从线性和非线性两部分构成，能从时间序列中分离出来并单独地建模.从数学上讲：这种组合方法的显著特点如下：①任何金融时间序列都由线性部分和非线性部分组成，通过随机游走模型拟合线性部分，神经网络模型拟合非线性残差部分，提高了总体的预测精度；②类似的组合方法最早由Zhang推出，在他们的方法中，时间序列的线性部分由ARIMA模型来拟合而剩余的非线性残差部分由FANN来拟合.然而，该组合方法同时结合了FANN模型和EANN模型两种模型的优势，能更好地识别非线性自回归结构；③这种组合机制是基于一种简单而有效的想法，相当容易实施和解释.④值得注意的是，如果金融时间序列中的线性和非线性部分存在着适当比例的自相关结构，那所提出的组合方法将能显着改善预测精度.如果这2个部分自相关程度较弱，那该方法可能并不合适.5 实验结果与讨论为了验证所提出的组合方法的有效性，本文用到了三组数据：①港币兑换美元汇率，包括了从1994年8月到2015年6月港币兑换人民币的每月汇率；②美元兑换人民币汇率，包含从2005年5月到2015年6月美元兑换人民币的每月汇率；③人民币兑换港币汇率，包括了从1995年1月到2015年6月人民币兑换港币的每月汇率.（数据来源：汇率数据取自国泰安数据库）（见表1）从图3中可以清楚地看到3个时间序列中不规则非平稳的变化.图4和5中，画出了3种时间序列的实际曲线和通过组合模型所描绘的预测值曲线.在每个图中，实线和虚线分别表示实际和预测序列.港币美元汇率与人民币港币汇率数据的预测误差较小，预测值与原始值的走势趋于一致.预测人民币港币汇率的预测效果没有港币美元汇率与人民币港币汇率好，预测值的总体走势与原始值一致.三组汇率数据的原始值和他们的预测值之间的接近程度是显而易见的.6 总结众所周知，设计一个合适的模型来预测金融数据是时间序列研究领域的一个重大挑战，也是极其不易之事.这主要是因为金融时间序列中的不规则运动及突然的转折点使得实际中很难去理解和预测.基于金融数据独特的随机性特征，本文构建了人工神经网络和随机游走模型对中国的汇率数据进行预测.本文构建的新模型结合了随机游走模型，FANN模型和EANN模型3种模型的优势去预测金融数据.并且从实证结果表明，预测值与原始值的走势趋于一致，港币与人民币之间的预测误差不大，但是对于相对于人民币汇率的预测，美元汇率的预测效果更好.从预测误差看，均比每个单独的模型效果要好.从三组真实的金融时间序列的实证结果清楚地表明，本文新构建的组合方法极大地提高了整体的预测精度.因此，我们的新模型在汇率预测方面上有更高的准确性和适用性.参考文献[1] Y SUN. Exchange rate forecasting with an artificial neural network model：can we beat a random walk model？ [D] New Zealand：Christchurch，Lincoln University， 2005.[2] A HUSSAIN， A KNOWLES， P LISBOA，et al. Financial time series prediction using polynomial pipelined neural networks[J]. Expert Systems with Applications， 2008， 35（3）： 1186-1199.[3] M SEWELL. The application of intelligent systems to financial time series analysis[D].London：Department of Computer Science， UCL，2010.[4] C LEMKE，B GABRYS. metalearning for time series forecasting and forecast combination[J]. Neurocomputing， 2010， 73（10）： 2006-2016.[5] G BOX， G JENKINS， G REINSEL. Time series analysis： forecasting and control[M].London John Wiley & Sons， 2011. 734[6] E TYREE， J LONG. Forecasting currency exchange rates： neural networks and the random walk model[J]. Citeseer， 1995（1）：981-996.[7] G ZHANG. Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model[J]. Neurocomputing， 2003， 50： 159-175.[8] G ZHANG. A neural network ensemble method with jittered training data for time series forecasting[J]. Information Sciences， 2007， 177（23）： 5329-5346.[9] 熊志斌.ARIMA融合神经网络的人民币汇率预测模型研究[J].数量经济技术经济研究：2011（6）：64-76.endprint-全文完-。

基于EMD和Elman网络的人民币汇率时间序列预测

ｍｅｈｄｐｏｓｄｉｒｃｕａｅａｆｅｔｖｔｏｒｐｅｓｍｏｅａｃｒｔｎｄｅｆｃｉｅ．ｏ
Ｋｅｏｄ：ｍｅｓｒｎｌｉ；ｘｈｎｅｒｔｆｒｃｓｉ；ｅｉｃｌｏｅｄｃｍｐｓｉｎ（ＭＤ）ＥｍａｙｗｒｓｔｅｉａａｙｓｅｃａｇａｅｏｅａｔｇｍｐｒａｍｄｅｏｏｉｏＥｉｓｅｓｎｉｔ；ｌｎ
４０８；．南大学金融与投资管理研究中心，南长沙１０２２湖湖
摘要：了改进神经网络的预测性能，为更精确地预测人民币汇率，出一种新的汇率提时间序列预测方法，即利用基于经验模态分解（）ＥｍａＥ的ｌｎ网络进行预测．先对人民首币兑美元的汇率序列做了非线性检验和非平稳性检验，然后对该序列进行经验模态分解，将
２ｅｔｒｆｉａｃｄＩｖｓｎｎｇｍｎ。ｎｎＵｎ。ｈｎｓａＨｕａ４０８－ｈａ．ＣｎｅｎｎｅａｎｅｔｔｏＦｎｍｅＭａａｅｅｔＨｕａｉＣａｇｈ－ｎｎ１０２Ｃｎ）ｖｉＡｂｔａｔＩｒｅｏｉｒｖｈｒｃｓｉｇｐｒｏｍａｃｆｎｕａｅｗｏｋｎｏｆｒｃｓｈｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｆｅａｔｎｅｆｒｎｅｏｅｒｌｔｒｓａｄｔｏｅａｔｔｅＲＭＢｘｏｎｅ —

基于机器学习的货币兑换汇率预测研究

基于机器学习的货币兑换汇率预测研究近年来，随着全球经济的不断发展和国际贸易的日益频繁，货币兑换汇率的波动对各国经济和金融市场产生了巨大影响。

因此，准确预测货币兑换汇率成为了金融领域的一个重要问题。

近年来，机器学习技术的快速发展为货币兑换汇率预测提供了新的方法和思路。

一、机器学习在货币兑换汇率预测中的应用机器学习是一种通过训练数据来构建模型并进行预测的方法。

在货币兑换汇率预测中，机器学习可以通过分析历史汇率数据和相关经济指标，来预测未来的汇率走势。

机器学习模型可以利用大量的历史数据来学习和发现规律，从而提高预测的准确性。

二、机器学习模型在货币兑换汇率预测中的应用案例1. 神经网络模型神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的模型，可以通过多个层次的神经元相互连接来构建。

在货币兑换汇率预测中，可以使用神经网络模型来学习历史数据中的模式，并进行未来汇率的预测。

神经网络模型可以通过调整网络结构和参数来提高预测的准确性。

2. 支持向量机模型支持向量机是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。

在货币兑换汇率预测中，可以将汇率预测问题转化为回归问题，利用支持向量机模型来进行预测。

支持向量机模型可以通过构建一个最优超平面来进行分类或回归，并具有较好的泛化能力。

3. 随机森林模型随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测。

在货币兑换汇率预测中，可以使用随机森林模型来进行预测。

随机森林模型可以通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并通过集成多个决策树的结果来进行预测，从而提高预测的准确性。

三、机器学习模型在货币兑换汇率预测中的优势和挑战1. 优势机器学习模型在货币兑换汇率预测中具有以下优势：- 可以利用大量的历史数据进行学习，从而提高预测的准确性；- 可以自动学习和发现数据中的模式和规律，减少了人工分析的工作量；- 可以通过调整模型的参数和结构来提高预测的准确性。

2. 挑战机器学习模型在货币兑换汇率预测中也面临一些挑战：- 数据质量问题：如果历史数据存在缺失或错误，可能会影响模型的预测结果；- 模型选择问题：不同的机器学习模型适用于不同的预测问题，选择合适的模型对预测结果的准确性至关重要；- 预测误差问题：机器学习模型虽然可以提高预测的准确性，但无法完全消除预测误差，预测结果仍然存在一定的不确定性。

基于算法交易的人民币汇率预测研究

基于算法交易的人民币汇率预测研究随着中国经济的不断发展，人民币汇率对全球的影响也越来越大。

汇率的涨跌，往往直接影响经济体的通货膨胀率、外贸竞争力、国际借贷市场等方面。

因此，对人民币汇率的预测研究是极具价值和必要的。

众所周知，汇率波动的原因不仅有市场供求因素，还有宏观经济因素、政策因素等。

因此，人民币汇率预测是一个极为复杂的问题。

但是，随着人工智能技术的不断发展，基于算法交易的人民币汇率预测研究正逐渐变得可行起来。

首先，我们可以使用机器学习算法来预测汇率的走势。

机器学习算法能够自动分析历史数据，寻找其中的规律和趋势。

通过样本数据的训练和模型的不断优化，机器可以完成准确的预测。

目前，常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些算法可以对大量历史数据进行学习和推断，从而预测未来汇率的波动。

同时，随着数据量的不断累积，机器学习算法可以通过不断优化和迭代，提高预测的准确性和稳定性。

其次，我们可以通过深度学习算法来预测汇率的走势。

深度学习算法是一种人工智能领域的前沿技术，可以处理高维度的数据，具有对非线性问题非常有效的处理能力。

通过构建深度神经网络模型，可以将历史汇率数据作为输入，自动学习并提取其中的相关特征，从而预测未来汇率的走势。

深度学习算法在处理非线性问题上的能力非常出色，因此在中长期汇率预测领域具有很高的应用价值。

最后，我们可以通过强化学习算法来预测汇率的走势。

强化学习是一种通过试错学习来提高决策能力的人工智能算法。

通过模拟不同的决策和收益情况，强化学习算法可以找到一种最优的策略，从而提高预测的准确性和稳定性。

在汇率预测领域，强化学习算法可以模拟各种市场情况和政策变化，不断优化预测策略，从而提高预测的精度和可信度。

综上所述，基于算法交易的人民币汇率预测研究具有很高的价值和实用意义。

通过机器学习、深度学习、强化学习等方法，可以对历史数据进行学习和推断，预测未来汇率的波动。

同时，随着数据量的不断扩大和算法的不断优化，预测的准确性和稳定性也会不断提高。

基于综合集成学习的人民币汇率预测研究

基于综合集成学习的人民币汇率预测研究基于综合集成学习的人民币汇率预测研究人民币汇率是国际金融领域的一个热门话题，由于其对于经济增长、市场竞争力和国际贸易等方面的重要影响，准确预测人民币汇率对于个人和企业在国际金融市场中的决策具有重大意义。

传统的人民币汇率预测方法往往利用统计模型，但由于外汇市场的高度复杂性和随机性，单一模型往往难以准确预测。

为了解决这个问题，综合集成学习成为了一种备受关注的方法。

综合集成学习是通过结合多个不同的预测模型，将它们的优点进行整合，得到更准确的预测结果。

在人民币汇率预测中，可以采用多种模型作为基础预测器，比如时间序列模型、机器学习模型等。

首先，我们可以利用时间序列模型对人民币汇率进行建模预测。

时间序列模型可以通过历史数据进行分析，找出规律和趋势，并进一步预测未来的汇率走势。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH模型等。

这些模型可以捕捉到数据的周期性和序列依赖关系，从而提高汇率预测的准确性。

其次，我们可以应用机器学习模型来进行人民币汇率预测。

机器学习模型通过学习历史数据的模式和规律，进而预测未来的汇率变动。

常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。

这些模型可以通过大量的训练数据进行学习，提取特征和模式，从而进行准确的汇率预测。

除了以上两种模型外，我们还可以尝试其他预测方法，如经验模态分解（EMD）方法和深度学习方法等。

经验模态分解方法是一种基于信号分解的方法，通过将时间序列数据分解为多个固有模态函数（IMF）和趋势函数，从而提取数据的局部和整体变动特征，进而进行预测。

深度学习方法是一种基于神经网络的模型，通过多层的神经网络结构，可以更好地学习非线性的关系和特征，并进行准确预测。

在综合集成学习中，我们可以将以上多种模型进行结合，从而得到更为准确的人民币汇率预测结果。

常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。

基于NDF与NARX网络的人民币汇率预测研究

基于NDF与NARX网络的人民币汇率预测研究在经济高度全球化的今天,汇率在国际经济中的地位越来越重要,越来越深刻的影响着各国之间的经济与贸易往来。

本文研究的目的就是为汇率预测寻求一种新的方法,以此规避汇率变动所带来的风险,这对国家和涉外经济体都有着十分重要的意义。

在对汇率的决定理论,可能影响汇率的因素,以及汇率预测的方法等进行研究和探索时,我们发现无本金交割远期外汇(Non Deliverable Forwards,简称NDF)这种金融衍生物与汇率之间存在着很大的联系,所以我们试图寻找一种新的,不同于以往理论模型和线性预测方法的非线性预测方法,加入NDF这种经济变量,以提高预测的精度,并对国家和涉外企业等提供良好的规避汇率风险的理论和方法。

本文选用有外部输入的非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto Regressive Neural Network with Exogenous Inputs),简称NARX网络,建立NARX 人民币汇率预测网络,由于NDF在一定程度上可以代表政策出台时市场的反应,所以它可以作为NARX网络的外部输入,以改善在突发政策时,NARX网络在汇率预测方面的性能。

在无政策出台时,使用NDF作为外部输入和不使用NDF的预测结果基本一致,NDF值与汇率变动值存在较明显的相关性。

在出台政策的较短时间内,有NDF 加入网络的性能优于无NDF加入的网络。

长时间来看,预测人民币汇率时,引入NDF的NARX网络的误差小于无NDF的NAR网络,所以引入NDF的NARX网络用于汇率预测是有效的可行方案。

选取人民币两次汇改前后数据对人民币汇率进行了预测,取得了良好的效果。

在确定了NDF在汇率预测中的有效性之后,我们尝试找出究竟哪种NDF用于人民币汇率预测时的效果最好。

从数据实验结果发现,NDF期限越短,与即期市场的互动关系越强,而常被以往文献用来研究与即期市场关联性的1年期NDF,其并不是与即期市场互动关系最强的。

大数据时代的人民币汇率预测技术研究与应用

大数据时代的人民币汇率预测技术研究与应用随着经济全球化的深入发展，汇率问题一直备受瞩目。

人民币作为世界第二大经济体的货币，其汇率波动对世界经济和中国自身经济都具有直接的影响。

而随着大数据时代的来临，人民币汇率预测技术也逐渐从传统的基本面分析向更为科技化的技术研究转型。

本文将从大数据时代的人民币汇率预测技术的发展、技术应用和未来展望三个方面来探讨该领域的研究进展。

一、大数据时代下人民币汇率预测技术的发展大数据时代，人们已经不再依赖于传统宏观经济模型分析和基本面分析来预测汇率，而转向更为科技化的技术手段。

其中，机器学习、人工智能等技术成为了研究人员的热门选择。

一方面，机器学习技术自带数学模型，可以通过对海量数据的学习，自动发现数据背后的规律，从而进行汇率预测。

这项技术在数据的可处理性和处理速度上远远领先于传统的汇率预测模型。

过去的一些研究表明，借助于机器学习技术进行汇率预测可以比传统方法更加准确，在短期预测中可达到甚至超过75%的准确率。

另一方面，人工智能技术也应用到了汇率预测领域。

比如基于自然语言处理技术的情感分析，可以通过对网络评论及新闻资讯的分析，预测出特定事件对某种货币的汇率影响。

这种技术可大大降低人工分析的成本和周期，并提高预测的准确性。

二、大数据时代下人民币汇率预测技术的应用随着技术的进步和数据量的增加，大数据时代下的人民币汇率预测技术得以在实际生产中得到应用。

首先，在金融领域，一些企业已经开始使用大数据技术进行投资和汇率预测决策。

以汇丰银行为例，该银行通过自主研发的机器学习模型对各项扰动因素的影响进行分析，预测汇率走势。

该项技术已被应用于实际操作中，并取得了不错的效果。

其次，在贸易领域，大数据分析技术作为一种全新的工具，也被应用在了预测价格和汇率方面。

以跨境电商为例，通过对不同国家和地区的商品价格、汇率和税率等数据进行分析，可以提前规避汇率风险，合理调整产品价格。

三、大数据时代下人民币汇率预测技术的未来展望大数据时代下，汇率预测技术不断创新，预计会呈现出以下趋势：首先，对于大数据的处理速度和实时性要求会更高，因为汇率波动极具动态性，随时会发生变化。

基于emd的时间序列预测混合建模技术及其应用

局部特性保持：EMD在分解过程中能够保持信号的局部特性，使得对信号的分析更加精确。
完备性与正交性：EMD分解得到的IMF分量在一定程度上具有完备性和正交性，这有助于信号的重构和分析。
请注意，以上提供的内容是对EMD的初步概述，实际应用和深入研究可能需要进一步探讨EMD的细节、变种以及与其他方法的结合等。
02
混合建模技术理论概述
混合建模的基本概念
集成学习思想
混合建模是基于集成学习的思想，通过结合多个不同的模型来提高整体的预测性能。
多样性增强
混合建模旨在构建具有差异性和互补性的模型集合，以减少单一模型的偏差和方差。
适用范围广
混合建模可用于处理各种时间序列预测问题，包括线性和非线性、平稳和非平稳序列。
05
03
3. 模型构建
选择多个不同的模型，如线性模型、非线性模型等，并基于提取的特征构建模型集合。
04
4. 模型训练
利用训练数据集对模型集合中的每个模型进行训练，学习模型参数。
混合建模的应用优势
提高预测精度
通过集成多个模型，混合建模能够减少单一模型的误差，提
高预测精度。
增强鲁棒性
混合建模能够降低模型对特定数据或噪声的敏感性，提高模型的鲁棒性。
停止准则
筛选过程在满足一定的停止准则后，得到一系列的本征模态函数（IMF）。
残余信号
在分离出所有IMF后，剩余的信号被视为趋势项或残余项。
EMD相比于其他时频分析方法的优势
自适应性：EMD是一种数据驱动的方法，能够自适应地根据信号本身的特性进行分解，不需要预先设定基函数或分解层数。
的精度。

基于经验模态分解（emd）的国际现货黄金价格分析及预测

摘要随着布雷顿森林体系宣告结束30年以来，国际现货黄金价格慢慢步入市场化定价的阶段。

由于黄金价格不再与美元价格挂钩，特别是2008年以来，黄金价格发生了剧烈的波动。

黄金具有商品属性和货币属性，黄金价格的波动也就异于其他普通商品的价格变化。

因此，分析和预测黄金价格的走势也就成为理论界和投资界关注和研究的热点。

2013年4月以来，由于受到多种因素的影响，国际黄金价格经历了多次大跌。

在新的经济形势下，黄金投资日渐成为人们理财和投资的工具之一，能否对黄金价格和走势进行分析判断显得极其重要。

黄金投资者只有深刻理解黄金价格的波动机制及黄金价格走势才能够有效规避黄金价格的波动风险，进而获得理想的投资收益。

本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）的国际现货黄金价格分析及预测方法。

本文以1992年5月22日至2013年9月6日的国际现货黄金价格序列的周收盘价数据为研究对象，首先对黄金价格进行描述性统计分析以了解黄金价格的基本特征，其次运用EMD技术将黄金价格序列分解成八个不同频率的分量（包括七个本征模函数（IMF）和一个残差项）。

首先，本文对分解后的分量做了如下四个分析：1、对分解得到的分量进行白噪声检验发现并不存在随机序列，它们都包含一定的经济学信息。

2、定义了IMF的波动率刻画IMF相对于原始序列波动情况。

3、IMF大部分具有“尖峰厚尾”的形态，通过拟合IMF的分布发现其服从对数正态分布。

4、计算各个IMFs的平均周期及分析它们的相关性。

其次，采用重构算法把这些不同频率、尺度各异的IMFs叠加成三个新的分量，按照频率的不同可以分为：低频分量、高频分量和趋势分量，本文从三个时间尺度分别对黄金价格时间序列进行理论分析和特征分析。

本文得出的结论为：国际现货黄金价格主要受长期趋势、重大事件和市场短期波动所影响。

由于国际现货黄金价格是非线性和非平稳的时间序列，所以精确预测其价格的走势是一件比较有挑战性的工作。

一般的统计学和计量经济学模型是基于所研究的数据是线性的这一假设之上的，要提取隐匿在国际现货黄金价格中的非线性模式是极其困难的，因此普遍不能获得国际现货黄金价格精确的预测结果。

基于深度学习的短期货币汇率预测模型

基于深度学习的短期货币汇率预测模型短期货币汇率预测一直以来都是金融市场中的重要研究领域。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的短期货币汇率预测模型逐渐成为研究者们关注的焦点。

本文将探讨基于深度学习的短期货币汇率预测模型在金融市场中的应用，并对其优势和挑战进行分析。

首先，我们需要了解什么是短期货币汇率预测。

简而言之，它是指对未来一段时间内特定货币对之间的汇率进行预测。

这项工作具有重要意义，因为它可以为投资者提供决策依据，并在外汇交易中提供指导。

传统上，人们使用统计模型或机器学习方法来进行短期货币汇率预测。

然而，这些方法在处理非线性和非稳定性数据时存在一定局限性。

因此，近年来基于深度学习技术的模型逐渐受到关注。

基于深度学习的短期货币汇率预测模型可以通过神经网络结构来自动提取和学习输入数据中的特征。

这种模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收历史数据，隐藏层通过多个神经元进行信息处理和特征提取，输出层则给出对未来汇率的预测结果。

与传统模型相比，基于深度学习的模型具有一些明显的优势。

首先，它们能够处理大量非线性和非稳定性数据，并通过多个隐藏层进行特征提取，从而提高预测准确度。

其次，这些模型能够自动学习输入数据中的复杂关系，并根据历史数据进行预测。

最后，深度学习模型具有较强的泛化能力，在面对新数据时也能保持较好的预测性能。

然而，基于深度学习的短期货币汇率预测模型也面临一些挑战。

首先是数据量不足问题。

由于金融市场中短期汇率波动较大且受多种因素影响，在获取足够多且准确的历史数据时存在一定困难。

其次是过拟合问题。

深度学习模型具有强大的拟合能力，在训练过程中容易出现过拟合现象，导致在新数据上的预测性能下降。

此外，深度学习模型的参数调优和训练时间也是一个挑战。

为了解决这些挑战，研究者们提出了一些改进方法。

首先是引入更多的数据源和特征。

通过引入宏观经济指标、金融新闻和社交媒体数据等外部信息，可以提高模型的预测准确度。

基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测

基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测一、引言股市是金融市场的重要组成部分，投资者和分析师对股市走势的预测一直是关注的焦点。

准确预测股指的收盘价对于制定有效的投资策略和实现盈利至关重要。

随着机器学习和深度学习技术的快速发展，采用多种模型和方法预测股指走势成为了可能。

本文将介绍一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的股指收盘价预测模型，称为EMD-LSTM模型。

二、EMD-LSTM模型的原理EMD是一种信号处理方法，可以将非线性和非平稳信号分解成一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。

IMFs 是在不同时间尺度上具有类似振幅和频率的振动模式。

通过对信号的分解，可以减少信号中的噪声和趋势，使得预测模型更加精确。

LSTM是一种适用于序列数据建模的循环神经网络模型，能够解决传统神经网络在处理序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸等问题。

LSTM通过利用记忆单元和三个门控单元（输入门、遗忘门和输出门），可以有效地学习长期依赖关系，对序列数据进行建模和预测。

EMD-LSTM模型的基本原理是首先对原始股指收盘价序列进行EMD分解，得到一系列IMFs和一个残差项。

然后，将IMFs和残差项作为输入数据，利用LSTM模型进行建模和预测。

三、数据预处理在进行预测之前，需要对原始数据进行预处理。

首先，对原始收盘价序列进行去趋势处理，使得序列变为平稳序列。

其次，对去趋势后的序列进行归一化处理，将序列的数值范围缩放到0到1之间，便于模型训练和预测。

四、EMD分解使用EMD方法对去趋势后的收盘价序列进行分解，得到一系列IMFs和残差项。

每个IMF包含了原始序列在不同时间尺度上的振动模式，具有不同的频率和振幅特征。

残差项反映了原始序列的低频和长期趋势成分。

CEEMDAN分解下基于NAR神经网络的比特币价格预测

2020年11月Nov. ,2020第35卷第11期Vol. 35 No. 11北部湾大学学报JOURNAL OF BEIBU GULF UNIVERSITYDOI ： 10.19703/j. bbgu. 2096-7276. 2020.11.0054CEEMDAN 分解下基于NAR神经网络的比特币价格预测张铭(湖南科技大学商学院，湖南湘潭411100)［摘要］为了帮助投资者更好地对比特币未来走势进行判断，利用CEEMDAN 分解方法对比特币价格进行分解，并用NAR 神经网络模型和ARIMA 模型进行预测，同时与直接使用两个模型的预测效果进行比较。

结果发现，在中长期上通过CEENDAN 进行分解后预测精度更高，但运用在短期上会使精度降低，同时与ARI-MA 模型相比,NAR 神经网络模型的预测精度更高。

［关键词］比特币价格;CEEMDAN 分解方法;NAR 神经网络;ARIMA 模型;预测［中图分类号］TP389.1 ［文献标识码］A ［文章编号］2096 - 7276(2020)11 -0054 - 09自2008年比特币问世以来，基于P2P 机制、非对称加密技术、共识机制等技术的设计给它带来与众不同的特性如匿名性、去中心化和安全性,这些特性近年来吸引了越来越多投资者投身于其中,它的价格也由最开始的不足1美分，在2017 年12月7日突破了 19 000美元,而比特币本身并没有任何资产对其价格进行支撑,在市场上呈现出十分剧烈的波动并且易受外部冲击的影响⑴，这使得投资者本身面临着巨大的投资风险。

因此笔者通过构建CEEMDAN-NAR 神经网络模型对比特币的价格预测能力进行研究,帮助广大投资者了解未来比特币价格走势,降低所面临的投资风险。

1模型介绍1. 1 CEEMDAN 方法经验模态分解(EMD)方法是一种自适应时频处理方法，与小波分解和傅里叶分解相比,EMD在一系列的实验中展现出了对非线性和非平稳信号的优秀处理能力,但是该方法也存在着一定的缺陷，分解后得到的模态会出现混叠的现象。

基于一类综合人工神经网络模型的汇率预测研究

基于一类综合人工神经网络模型的汇率预测研究基于一类综合人工神经网络模型的汇率预测研究人工神经网络模型（Artificial Neural Network，ANN）是一种借鉴生物神经系统结构和功能，利用大量并行处理单元进行信息处理的计算模型。

在金融领域，ANN被广泛应用于汇率预测，通过学习历史数据的模式和趋势，以预测未来汇率的变化，对投资决策提供参考。

本文将介绍一类综合人工神经网络模型，并应用于汇率预测研究中。

一类综合人工神经网络模型的结构包括输入层、隐含层和输出层。

输入层接收外部数据，如货币政策、经济数据等，将它们转换成ANN能够处理的数值形式。

隐含层是ANN模型的核心部分，通过学习输入层的模式和趋势，提取并建立数据的内在特征。

输出层则根据隐含层的结果，预测未来汇率的变化。

汇率预测模型的建立主要分为两个步骤：训练和测试。

在训练阶段，ANN模型通过反向传播算法进行学习，不断调整权重和阈值，以减小输出误差。

训练过程中，需要提供历史汇率数据作为模型的输入，并将实际汇率数据作为期望输出。

通过多次迭代学习，模型逐渐优化，提高预测准确性。

在测试阶段，将新的输入数据输入到经过训练的模型中，得到预测的汇率变化，与实际汇率进行比较，评估模型的预测能力。

综合人工神经网络模型的优点之一是可以处理非线性关系和噪声数据。

在汇率预测中，汇率受多种因素的影响，如经济政策、国际贸易等，这些因素之间存在复杂的非线性关系。

传统的经济模型往往无法准确捕捉这些关系，而ANN模型可以通过大量数据的学习，发现和利用这些非线性特征，提高预测精度。

此外，市场波动和噪声对汇率变化有着重要影响，ANN模型具有良好的抗噪声性能，能够有效捕捉这些特征。

然而，综合人工神经网络模型也存在一些挑战和限制。

首先，模型的训练需要大量的历史数据，如果数据不充足或质量较差，将影响模型的准确性。

其次，ANN模型的参数调整和网络结构的选择，对模型的性能有着重要影响。

不同的参数和结构选择可能导致模型的预测结果不同，需要进行进一步的优化和调整。

基于emd的时间序列预测混合建模技术及其应用

基于emd的时间序列预测混合建模技术及其应用
汇报人： 2023-11-28
目录
• 引言 • EMD方法 • 混合建模技术 • 基于EMD的混合建模预测技术 • 基于EMD的混合建模预测技术的应用 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
01
时间序列预测在金融、能源、交通等多个领域具有广泛的应用价值，对于企业决策和政府规划至关重要。
股票价格预测
预测方法
基于EMD的混合建模技术可以通过分析历史股票价格数据，识别出影响股票价格的主要因素，并建立预测模型
。
优势
这种方法能够更准确地预测股票价格的波动，帮助投资者做出更明智的投资决策。
应用领域
股票市场是该技术的重要应用领域，其他领域如金融市场、房地产市场等也可以应用。
风速预测
02
现有预测方法在处理复杂、非线性、非平稳时间序列时存在局限性，无法准确捕捉数据中的复杂模式和动态变化。
03
混合建模技术结合了多种不同模型的优点，能够弥补单一模型的不足，提高预测精度和稳定性。
研究现状与问题
基于传统统计方法的预测模型，如 ARIMA、VAR等，在处理线性、平稳时间序列时效果较好，但在处理复杂、非线性、非平稳时间序列时表现不佳。
预测
使用分解得到的模态函数进行预测，通过将每个模态函数拟合到适当的模型（如线性回归、神经网络等）并预测其未来值。
EMD方法优缺点
01 优点
02
适应性强：能够自适应地处理非线性和复杂数据结构
。
03
精度高：能够捕捉到时间序列中的细微变化，提高预
测精度。
EMD方法优缺点
• 可解释性强：能够将时间序列数据分解为有意义的模态函数，提高模型的可解释性。

基于NARX网络的人民币汇率预测研究

基于NARX网络的人民币汇率预测研究王楠;侯铁珊【摘要】针对目前人民币汇率的自身特点,新的汇率预测模型既要关注汇率理论的定性研究,又要关注历史走势的定量研究,还要注重政策出台时对汇率的影响.采用非线性自回归神经网络——NARX网络,对人民币汇率进行了预测,并使用无本金交割远期外汇NDF作为NARX网络的外部输入,以此来改善预测模型在面对突发政策和消息时的预测性能.通过实证检验发现,引入了NDF的NARX网络,在推广性能上远远优于没有NDF参与的NAR网络,并且在训练数据选择时,选择更大范围、包含影响汇率变化事件的历史数值会很大程度上影响网络的推广性能.【期刊名称】《东北大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2015(017)001【总页数】6页(P32-37)【关键词】NARX网络;人民币;汇率预测【作者】王楠;侯铁珊【作者单位】大连理工大学经济学院,辽宁大连 116024;大连理工大学经济学院,辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】F830.72Research of RMB Exchange Rate Forecasting Based on the NARX ModelWangNan,HOUTie-shan(School of Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Chi na)Key words:NARX model; RMB; exchange rate forecasting在经济高度全球化的今天,汇率在国际经济中的地位越来越重要,已经成为了维系各国之间经济贸易往来的桥梁和纽带。

汇率研究一直是经济研究的重中之重,因为汇率不仅仅是两个国家货币之间折算的比率,也是国家为了达到政治目的而最常使用的金融手段,透过汇率也可以看到一个国家的政治和经济变动情况,汇率的稳定代表了一个国家经济体制和社会的稳定、国际收支状态的稳定,也代表国内一系列的生产生活的状态稳定,所以汇率的研究一直是各国经济学家的一个重要课题[1-2]。

基于MEEMD组合模型的汇率预测

作者：傅魁;郭志颖
作者机构：武汉理工大学经济学院,武汉430070
出版物刊名：统计与决策
页码： 77-80页
年卷期： 2018年第11期
主题词：改进的集成经验模态分解;模糊灰色关联度;汇率预测
摘要：基于分解-集成-重构思想,提出一种组合汇率预测模型。

文章首先运用改进的集成经验模态分解（MEEMD）将汇率价格序列分解成多个不同频率的本征模态分量（IMF）和剩余分量,然后采用模糊灰色关联度分析将分量重构为高频项、低频项和趋势项,最后根据重构项的波动特征,分别选择不同的模型对重构项进行预测,将预测结果集成得到实际预测值。

采用欧元兑美元汇率序列进行实证发现,相较于单一模型和一般组合模型,MEEMD组合模型具有更高预测精度。

基于EMD方法的股票价格预测与实证研究

与制度因素［J ］．经济评论 ,2007(3).
[10]陈家泽．土地资本化的制度障碍与改革路径[J]．财经科学,2008，(3). [11] 夏锋．千户农民对农村公共服务现状的看法 [J]．农业经济问题 , 2008 ，(5) [12] 李荣山．我国居民财产性收入发展的比较分析及实现路径 [J]．山
2 2.1
实证研究
数据采集与方法描述本文数据来自证券之星网站（），选取
(1) 找出原序列 Y(t) 的各个局部极大值 , 为更好保留原序
列的特性 , 局部极大值定义为时间序列中的某个时刻的值 , 其前一时刻的值不比它大 , 后一时刻的值也不比它大。然后用三阶样条函数进行插值 , 得到原序列 Y (t) 的上包络序列值
参考文献 :
Economics,1998,56. [2]Djankov S, E Glaeser,R La Porta, F Lopez - de - Silanes,A Shleifer.The New Compara-tive Economics[J].Journal of Comparative Economicz,2003,(12). [3]Kauf Mann Daniel,Aart Kraay,Massimo Mastruzzi. Governance Matters IV:Governance Indicators for 1996 -2004 [C].World Bank Policy Research Working Paper Series No.3630,2005. [4] 卢现祥．新制度经济学 [M]．武汉：武汉大学出版社，2004. [5] 伍中信 , 田昆儒．产权理论与中国会计学 [M]．北京：中国人民大学出

基于EEMD和SVR的人民币汇率预测

基于EEMD和SVR的人民币汇率预测
秦喜文;张瑜;董小刚;刘媛媛
【期刊名称】《东北师大学报：自然科学版》
【年(卷),期】2017(49)2
【摘要】采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析人民币兑美元汇率,通过对各阶固有模态函数进行分析,揭示了人民币兑美元汇率在不同尺度上的信息.分别利用支持向量回归模型(SVR)和混合模型(EEMD-SVR)对人民币兑美元汇率进行预测,得出EEMD-SVR混合模型的预测具有较高精度,其预测结果对经济发展策略的制定具有重要的参考价值.
【总页数】5页(P47-51)
【关键词】整体经验模态分解;固有模态函数;支持向量回归;汇率
【作者】秦喜文;张瑜;董小刚;刘媛媛
【作者单位】长春工业大学研究生院;长春工业大学基础科学学院;长春工业大学汽车工程研究院
【正文语种】中文
【中图分类】O224
【相关文献】
1.基于EEMD-EN-SVR的短期负荷预测方法 [J], 刘辉;黄海林
2.基于EEMD-EN-SVR的短期负荷预测方法 [J], 刘辉;黄海林
3.基于EEMD-SVR模型的风电功率预测 [J], 李俊杰;石强;胡群勇;何立新
4.基于EEMD-SVR模型的风电功率预测 [J], 李俊杰;石强;胡群勇;何立新
5.基于低频分量EEMD-SVR预测建模的指数择时策略 [J], 高妮;贺毅岳;马新成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于EMD和RVM的股指期货价格预测

基于EMD和RVM的股指期货价格预测文幸编号：1009-4881(2013 )02-0115-04 DOI: 10. 9><>3969/j. issn. 1009-4881. 2013. 02. 029 基于EMD和RVM的股指期货价格预测曹柯，危启才，田魁（武汉工业学院数学与计算机学院，湖北武汉430023)摘要：提出了一种基于EMD（经验模态分解）与RVM（相关向量机）的股指期货价格预测方法。

首先将目标价格序列通过EMD技术进行分解，然后对分解后的分量进行重组得到三个新序列，通过分析这三个新序列的特点，构造不同的RVM模型对每个新序列分别进行预测，最后将三个新序列的预测结果通过RVM组合得到最终预测值。

实验结果表明，该方法能取得良好的预测效果。

关键词：股指期货；价格预测；经验模态分解；相关向量机中国分类号：F830. 9 文献标识码：APrice forecasting of stock index futures based on EMO and RVM CAO Ke, WEI Qi cαi,TIAN Kui ( School of Mathematics and Comp川erSc削Abstract: This paper proposes a pri【~eforecasting method of Stock Index Futures based on EMD and RVM. First, the target price series can be decomposed by using the EMD algorithm. Second, the components above are restructured into three new sequences. By analyzing the characteristics of the three new sequences, different RVM models are constructed to predict values of each sequence. The final predictive value can be obtained by combining the predicted values of three new sequences with RVM. Experimental results show that the method can predict good results. Key words: Stock index futures; price forecasting; EMD; RVM 股指期货价格的影响因素众多，波动情况复杂，鉴于此，本文尝试将股指期货价格序列通过常常难以准确预测其走势。