關(guān)鍵詞:匯率預(yù)測 cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 主成分分析 新興媒體指標(biāo)
摘要:本文試圖回答深度學(xué)習(xí)的新技術(shù)是否能更好地預(yù)測人民幣匯率波動。為此,我們運用深度學(xué)習(xí)方法改善并提出多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),分別構(gòu)建了預(yù)測匯率波動的長期與短期模型,分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)搜索次數(shù)等新興媒體指標(biāo)能夠提高短期模型的預(yù)測結(jié)果,同時合并長、短期模型的結(jié)果優(yōu)于直接利用所有影響因素進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果,也優(yōu)于采用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及時間序列分析方法(如廣義自回歸條件異方差、貝葉斯平均分類回歸等模型)進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果。
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