统计与决策
統計與決策
통계여결책
Statistics and decision
2008年
16期
133-136
,共4页
人民币汇率%预测%GARCH模型%Mean Reversion模型%EWMA组合模型
人民幣彙率%預測%GARCH模型%Mean Reversion模型%EWMA組閤模型
인민폐회솔%예측%GARCH모형%Mean Reversion모형%EWMA조합모형
文章提出指数加权移动平均(EWMA)组合模型克服了传统组合方法没有考虑时序数据间时隔远近而相互影响不同的动态关联缺陷.对汇改后人民币汇率实证分析,结果发现EWMA组合模型比被组合的广义自回归条件异方差(GARCH)模型和均值回复(Mean Reversion)模型有更好的预测精度,能够更加逼真把握金融时序的未来走势.
文章提齣指數加權移動平均(EWMA)組閤模型剋服瞭傳統組閤方法沒有攷慮時序數據間時隔遠近而相互影響不同的動態關聯缺陷.對彙改後人民幣彙率實證分析,結果髮現EWMA組閤模型比被組閤的廣義自迴歸條件異方差(GARCH)模型和均值迴複(Mean Reversion)模型有更好的預測精度,能夠更加逼真把握金融時序的未來走勢.
문장제출지수가권이동평균(EWMA)조합모형극복료전통조합방법몰유고필시서수거간시격원근이상호영향불동적동태관련결함.대회개후인민폐회솔실증분석,결과발현EWMA조합모형비피조합적엄의자회귀조건이방차(GARCH)모형화균치회복(Mean Reversion)모형유경호적예측정도,능구경가핍진파악금융시서적미래주세.
