【摘 要】
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利用BP神经网络提取非线性特征,对残差运用广义自回归条件异方差模型分析波动性,最后将趋势与波动性结合给出预测区间。以2001年2月至2017年6月美元/欧元汇率的日收盘价数据
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利用BP神经网络提取非线性特征,对残差运用广义自回归条件异方差模型分析波动性,最后将趋势与波动性结合给出预测区间。以2001年2月至2017年6月美元/欧元汇率的日收盘价数据为例,研究发现：BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但＂过拟合＂以及＂欠拟合＂均会影响预测区间的精度,只有合适的误差大小和精度标准才能得出较好的预测结果;同时也发现广义自回归条件异方差模型能够较为准确地分析波动性,且组合模型优于单一模型,适合中长期的区间预测。
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