汇率预测

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外汇分析预测框架在企业汇率风险管理中的应用
《冶金财会》2025年第2期16-20,共5页无 
经济全球化背景下,企业跨境经营面临的汇率风险日趋复杂。企业在直面汇率市场波动的过程中,要不断探索建立了一套适合自身的外汇分析预测框架。通过整合采购、生产、销售等环节,厘清内部外汇资源的流转方式,对外币资产、债务结构优化效...
关键词：外汇分析 汇率预测 风险管理 预警机制 
基于ARMA-GARCH模型和马尔科夫链的人民币汇率预测
《理论数学》2024年第6期362-372,共11页李振源 许学军 
本文构建人民币汇率的ARMA-GARCH模型,又引入马尔可夫链模型,试图探寻我国在岸人民币汇率的规律。从ARMA-GARCH(1,1)模型提取标准误差与马尔可夫链预测的汇率涨跌幅均值结合,对短期内汇率变化范围进行预测,可以预测7个交易日内的汇率上...
关键词：人民币汇率 ARMA-GARCH 马尔可夫链 
基于新闻情感分析和区间分解的汇率预测研究
《安徽大学学报（自然科学版）》2024年第1期1-10,共10页刘金培 储娜 罗瑞 陶志富 陈华友 
国家自然科学基金资助项目(72071001,72001001,72371001);教育部人文社会科学规划项目(20YJAZH066,21YJCZH148);安徽省自然科学基金资助项目(2008085MG226,2108085MG239);安徽省高校优秀青年人才项目(gxyqZD2022001)。
汇率序列具有非线性和连续变化等特点,其细节波动是一系列事件和新闻综合影响的结果.然而,现有区间预测模型难以量化重大事件和公众情绪的影响,导致其缺乏广泛的适用性,且传统区间分解方法存在上下界混叠的缺陷.因此,论文从新冠疫情冲...
关键词：汇率预测 情感分析 区间经验模态分解 二次曲面支持向量回归 
跨市场跨来源情感分析驱动的人民币汇率预测研究
《数据分析与知识发现》2023年第12期75-87,共13页操玮 廖臣悦 张福伟 
国家自然科学基金项目(项目编号:71801072);中央高校基本科研业务费专项资金资助合肥工业大学青年教师科研创新启动专项项目(项目编号:JZ2020HGQA0181)的研究成果之一。
[目的]将跨市场跨来源情感分析引入人民币汇率预测模型中,提升汇率趋势的预测效果。[方法]构建融合跨市场跨来源情感分析的CCSA-DL模型:采用BERT-TextCNN模型分别提取中美两国官方媒体与个人投资者的深层情感特征,并与基于LSTM的汇率时...
关键词：人民币汇率预测 跨市场跨来源情感分析 深度学习 
宏观经济视角下基于多维灰色组合模型的汇率预测研究
《阅江学刊》2023年第4期83-92,172,共11页姚天祥 刘熙纯 
江苏省生产力学会资助项目“‘双循环’格局下的中国经济增长预测研究”(JSSCL2020A011)。
随着人民币汇率市场化进程的加快,汇率波动的弹性空间也越来越大。准确把握人民币汇率走势对于我国经济社会稳健发展具有重要意义。在宏观经济视角下,对2010年7月至2022年8月的人民币兑换美元月度汇率中间价进行了数据拟合,发现由灰色...
关键词：多元融合模型 宏观经济分析 灰色系统 支持向量回归 汇率预测 
基于CNN-BiGRU-Att融合模型的人民币汇率预测研究
《安庆师范大学学报（自然科学版）》2023年第2期35-41,共7页徐伟 陈秀明 储天启 
安徽省哲学社会科学规划青年项目(AHSKQ2021D47);中国高校产学研创新基金(2019ITA01037);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0541)。
为了更好地预测人民币汇率的走向,本文提出了一种引入注意力机制(Attention)的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的融合模型,对普通模型的单一模式适当加以改良,使之能够更好地反映汇率变动的走势。该模型使用一维卷积神经网...
关键词：卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制 汇率预测 
加入舆情信息是否可以有效提高汇率预测效果?
《计量经济学报》2023年第2期464-486,共23页方思然 郭明君 魏云捷 
国家自然科学基金(72171223,71801213,71988101)。
随着信息技术的发展,机构研报、财经新闻、搜索指数等多种舆情信息成为影响汇率变化的重要因素.通过自然语言处理(NLP)技术处理非结构化舆情文本数据可以反映投资者行为、情绪和预期,为汇率趋势预测提供数据基础.本文基于NLP技术和深度...
关键词：汇率预测 自然语言处理 舆情信息 情感分析 
融合多源信息的人民币汇率预测
《哈尔滨师范大学自然科学学报》2023年第3期28-37,共10页刘艺彬 孙景云 
甘肃省科技计划项目(21JR1RA280);2022年陇原青年创新创业人才项目
通过有效融合与汇率相关的互联网搜索信息和宏观经济信息,提出一个新的汇率预测方法.一方面,根据信息丰富的互联网大数据,将选取的百度指数关键词信息合成能反映投资者关注度的百度综合搜索指数,再利用核主成分(KPCA)方法对宏观经济变...
关键词：网络搜索信息 宏观经济变量 KPCA 汇率预测 
基于自注意力TCN模型的人民币汇率预测
《科技和产业》2023年第8期138-142,共5页阳芊芊 
随着人民币汇率市场化改革的持续推进,汇率的潜在波动空间扩大。汇率波动关系到投资策略的制定及风险监管的实施,对其进行准确预测具有重要意义。深度学习以其强大的非线性拟合及特征提取能力在汇率预测领域受到关注。选取TCN(时序卷积...
关键词：汇率预测 时序卷积网络(TCN) 自注意力机制 
基于GARCH和LSTM神经网络混合模型的人民币汇率预测研究
《管理科学与研究（中英文版）》2022年第9期121-127,共7页郑扬飞 张青龙 
本文选取了深度学习算法中对时间序列预测表现良好的长短期记忆模型(Long Short Term Memory,LSTM)与GARCH模型相结合,对2017年1月至2021年12月美元兑人民币和欧元兑人民币汇率进行预测,以融合新型的深度学习模型和传统的金融时间序列...
关键词：人民币汇率预测 GARCH模型 LSTM神经网络 
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