發(fā)布時(shí)間：2017-08-29 12:28

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量分位數(shù)回歸的金融市場(chǎng)條件概率密度預(yù)測(cè)

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【摘要】：在經(jīng)濟(jì)與金融定量分析領(lǐng)域,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)與金融變量的變動(dòng)規(guī)律,對(duì)于制定經(jīng)濟(jì)與金融政策、實(shí)施相應(yīng)的控制方案具有重要的決策參考價(jià)值。由于經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的具有非線(xiàn)性、非對(duì)稱(chēng)性與異質(zhì)性等復(fù)雜性,導(dǎo)致線(xiàn)性均值回歸分析等傳統(tǒng)的模型與方法,難以有效揭示其內(nèi)在運(yùn)行機(jī)理。為此,需要開(kāi)發(fā)新的建模工具開(kāi)展相關(guān)研究工作,本文對(duì)此進(jìn)行研究。本文將支持向量機(jī)原理與分位數(shù)回歸相結(jié)合,建立支持向量分位數(shù)回歸模型,并將其應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)與金融定量分析中。該模型能夠充分發(fā)揮支持向量機(jī)與分位數(shù)回歸兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：一方面,通過(guò)支持向量機(jī),能夠充分模擬經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的非線(xiàn)性作用機(jī)制；另一方面,通過(guò)分位數(shù)回歸,能夠充分刻畫(huà)解釋變量對(duì)響應(yīng)變量整個(gè)條件分布的影響,揭示經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的非對(duì)稱(chēng)性與異質(zhì)性作用。本文重點(diǎn)開(kāi)展了以下三個(gè)方面新的研究：第一,將支持向量分位數(shù)回歸引入貨幣需求分析與人民幣匯率預(yù)測(cè),建立了相應(yīng)的計(jì)量模型,給出了模型表示、模型求解、參數(shù)選擇等方法；第二,在基于支持向量分位數(shù)回歸模型條件分位數(shù)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,進(jìn)一步給出了條件密度預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了貨幣需求與人民幣匯率的概率密度預(yù)測(cè)；第三,通過(guò)Monte Carlo數(shù)值模擬與實(shí)證研究,將支持向量分位數(shù)回歸模型與一般線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行比較,結(jié)果顯示前者具有更好的模型擬合效果與更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度。實(shí)證研究結(jié)果表明,支持向量分位數(shù)回歸模型既能夠很好地?cái)M合貨幣需求(或人民幣匯率)與其影響因素之間的非線(xiàn)性依賴(lài)關(guān)系,也能夠給出準(zhǔn)確的條件密度預(yù)測(cè)結(jié)果：不僅可以預(yù)測(cè)貨幣需求與人民幣匯率的未來(lái)取值水平,而且可以判斷其散布與形狀,能夠細(xì)致考慮解釋變量對(duì)響應(yīng)變量未來(lái)取值分布特征的影響,從而比傳統(tǒng)的點(diǎn)預(yù)測(cè)方式提供更多的有用信息,能夠?yàn)樨泿判枨蠹叭嗣駧艆R率政策的制定提供科學(xué)的決策依據(jù)。本文的研究結(jié)果表明,支持向量分位數(shù)回歸模型具有很好的非線(xiàn)性處理能力與完整條件分布特征刻畫(huà)能力,能夠深入、細(xì)致地揭示經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)中的復(fù)雜關(guān)系,可望獲得廣泛應(yīng)用。未來(lái),可以在以下兩個(gè)方面,開(kāi)展進(jìn)一步研究工作：第一,在建模理論與方法上,可以考慮帶有懲罰約束的支持向量分位數(shù)回歸問(wèn)題,解決眾多解釋變量的影響。第二,在實(shí)際應(yīng)用中,可以結(jié)合條件密度預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行決策優(yōu)化,如：組合投資決策問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：貨幣需求 人民幣匯率 分位數(shù)回歸 支持向量分位數(shù)回歸 條件密度預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.5
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.1.1 選題背景15-16
• 1.1.2 研究意義16
• 1.2 文獻(xiàn)綜述16-19
• 1.2.1 貨幣需求研究進(jìn)展16-18
• 1.2.2 人民幣匯率研究進(jìn)展18-19
• 1.3 研究方法19
• 1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新和結(jié)構(gòu)安排19-21
• 1.4.1 主要?jiǎng)?chuàng)新19-20
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排20-21
• 第二章 支持向量分位數(shù)回歸理論與方法21-33
• 2.1 分位數(shù)回歸理論與方法21-23
• 2.1.1 線(xiàn)性分位數(shù)回歸21-22
• 2.1.2 非線(xiàn)性分位數(shù)回歸22-23
• 2.2 支持向量分位數(shù)回歸23-26
• 2.2.1 模型表示23-24
• 2.2.2 模型求解24-25
• 2.2.3 參數(shù)選擇25
• 2.2.4 條件密度預(yù)測(cè)25-26
• 2.3 數(shù)值模擬26-33
• 2.3.1 模型評(píng)價(jià)26
• 2.3.2 數(shù)據(jù)生成過(guò)程26-27
• 2.3.3 模型估計(jì)與評(píng)價(jià)27-33
• 第三章 基于支持向量分位數(shù)回歸的貨幣需求條件密度預(yù)測(cè)33-39
• 3.1 貨幣需求分析33
• 3.2 經(jīng)典貨幣需求預(yù)測(cè)模型33-34
• 3.3 實(shí)證研究34-38
• 3.3.1 數(shù)據(jù)選取34
• 3.3.2 貨幣需求函數(shù)分析34-36
• 3.3.3 貨幣需求條件密度預(yù)測(cè)36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于支持向量分位數(shù)回歸的人民幣匯率預(yù)測(cè)39-46
• 4.1 問(wèn)題提出39-40
• 4.2 匯率影響因素分析40-41
• 4.2.1 國(guó)際收支與匯率40
• 4.2.2 貨幣供給與匯率40
• 4.2.3 通貨膨脹與匯率40
• 4.2.4 利差與匯率40-41
• 4.3 實(shí)證研究41-45
• 4.3.1 數(shù)據(jù)選取41
• 4.3.2 數(shù)據(jù)分析41-42
• 4.3.3 模型評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 結(jié)論與展望46-48
• 5.1 研究結(jié)論46
• 5.2 研究展望46-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況52

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 萬(wàn)曉莉;霍德明;陳斌開(kāi);;中國(guó)貨幣需求長(zhǎng)期是否穩(wěn)定?[J];經(jīng)濟(jì)研究;2010年01期

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本文編號(hào)：753290