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汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征.文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型.结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果. 相似文献
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文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析.为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性.最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性. 相似文献
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