汇率预测:一个新的非参数支持向量回归方法

被引：16

作者：

陈诗一

机构：

[1] 复旦大学中国社会主义市场经济研究中心

来源：

数量经济技术经济研究 | 2007年 / 05期

关键词：

支持向量回归; ARI模型; 汇率预测; 预测精度; 嵌套检验;

D O I：

10.13653/j.cnki.jqte.2007.05.016

中图分类号：

F830.7 [汇兑]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

本文利用一个新的非参数支持向量回归(SVR)方法来预测基于非线性ARI模型的汇率时序变量,并且与最大似然法(MLE)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。从理论上讲,MLE和ANN方法仅侧重于样本内拟合,而SVR方法则同时考虑了拟合和预测,因此,其预测能力在现有方法中是最强大的。本文选择中国、韩国、印度和瑞士四种货币的日汇率来进行预测检验,实证结果支持SVR方法具有最强的预测能力。

引用

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页数：9

共 8 条

[1] 基于支持向量机的银行客户信用评估系统研究 [J].