文档介绍:暨南大学 硕士学位论文
题名(中英对照):基于神经网络的外汇汇率预测研究
Research on Foreign Exchange Rate Forecast Based on Neural
Network
作者姓名:邓景炜
指导教师姓名
及学位、职称:郑少智,教授
学科、专业名称:应用统计
学位类型:专业学位
论文提交日期:
论文答辩日期:
答辩委员会主席:
论文评阅人:
学位授予单位和日期:
独 创 性 声 明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的
研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发
表或撰写过的研究成果,也不包含为获得 暨南大学 或其他教育机构的学
位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在
论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名:邓景炜 签字日期: 2017 年 1 月 25 日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解 暨南大学 有关保留、使用学位论文的规
定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查
阅和借阅。本人授权 暨南大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有
关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后适用本授权书)
学位论文作者签名: 导师签名:
签字日期:2017 年 1 月 25 日 签字日期:2017 年 1 月 25 日
学位论文作者毕业后去向:
工作单位: 电话:
通讯地址: 邮编:
摘要
改革开放以来,随着人们的生活水平的迅速提升,国内金融市场的发展也逐
步深入,外汇市场得到了众多投资者的青睐。与此同时,外汇风险也引起了大家
的重视和广泛关注。如何很好地管理和规避外汇风险是众多外汇投资者必学的一
门重要课程。
外汇市场具有复杂性、多变性以及高度波动性的特点,影响汇率波动的因素
多种多样,错综复杂,是一个较为典型的非线性系统,很难对它做出精确的预测。
因此,外汇汇率的预测成为了外汇风险管理以及数据挖掘领域研究的一个热点问
题。
本文根据 BP 神经网络能逼近任意的非线性模型以及对短期预测效果优良的
特点,选取了 BP 神经网络对美元/日元和英镑/美元这两对货币进行短期预测,
利用货币对的开盘价、收盘价、最高价和最低价分别预测以上两个货币对的 5
分钟、15 分钟以及 30 分钟的收盘价,最高价和最低价。并把 ARIMA 模型与 BP
神经网络模型进行对比来说明 BP 网络在短期预测上的优良性能。通过 MATLAB
来构造神经网络函数,并根据外汇市场中普遍存在的时滞特点,在网络中加入了
相应的延迟因子对其进行优化。以 8:2 的比例来划分训练集和测试集,最后经
测试集结果验证,带有输入延迟因子的 BP 神经网络能较好地预测短期的外汇汇
率,对投资者的投资决策具有一定的参考作用。
关键词:外汇汇率;BP 神经网络;延迟;非线性
I
Abstract
Since the reform and opening up, with the rapid improvement of people's living
standards, th