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摘要
汇率兼有线性和非线性的双重混合行为特征,因此单一的线性模型或非线性模型均无法完美地胜任汇率的预测工作.对人民币对美元汇率中间价序列进行研究,首先通过奇异谱分析SSA方法对汇率序列去噪,并对重构后的汇率序列建立ARIMA模型进行拟合预测以提取出原汇率序列的线性成分,其次对残差部分通过基于杂交变异的混合粒子群优化算法优化的Elman神经网络进行建模并预测,两部分结果相加即为原汇率序列的预测值.实证结果表明,人民币汇率波动存在着周期振荡的特征,在汇率序列的样本外30日预测上,基于SSA方法的组合模型预测性能相对单一模型以及未采取SSA方法的组合模型而言,短期的表现均较优.
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