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研究生:李志宏
研究生(外文):Lee, Edward
論文名稱:倒傳遞類神經網路與自我迴歸整合移動平均,計量分析及遠期匯率模式在匯率預測績效上之比較
論文名稱(外文):A Comparison of Feedbackward Artificial Neural Networks, Autoregressive Integrated Moving Average, Econometric Analysis and Forward Rate Model applied for Exchange Rate Prediction''s Performance
指導教授:李宏志李宏志引用關係
指導教授(外文):Cuiou Cheng-Ren
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:會計學系
學門:商業及管理學門
學類:會計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:100
中文關鍵詞:匯率預測類神經網路自我迴歸整合移動平均計量分析遠期匯率模式
外文關鍵詞:Exchange RateNeural NetworkARIMA
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  本文著重在倒傳遞類神經網路與自我迴歸整合移動平均模式,計量分
析模式及遠期匯率模式等四種預測模式在匯率預測績效上的比較,並基於
政府對匯率干預的強弱,將整個研究期間劃分成二期:第一期時,政府有
強力的干預措失;而第二期時,政府無明顯干預.研究對象為新台幣,韓
圓,日圓,馬克及英磅對美元的即期匯率.實證結果發現,無需任何假設
前題存在的類神經網路其預測績效大部分優於其他三種預測模式,只有在
第二期與遠期匯率模式比較時,表現稍差,且同期間內,以遠期匯率用來
預測未來即期匯率所得的結果不僅大部分優於倒傳遞類神經網路,也優於
其他二種預測模式,顯示近幾年來各國在外匯市場自由化方面有顯著的成
果,使得遠期匯率得以充分反應所有相關資訊,而更能成為未來即期匯率
的有效預測值.惟實務界所重視的是幣值的升貶方向,經本文實證研究發
現,倒傳遞類神經網路在幣值升貶方向預測的準確度還是大部分優於其他
三種預測模式.值得一提的是,倒傳遞類神經網路在第二期匯率水準值的
預測雖表現不如遠期匯率模式,但在幣值升貶方向的預測卻大部分優於遠
期匯率模式,因此,類神經網路在時間數列方面的預測,確有其應用價值
.另外,實證結果也發現,各模式在第一期的預測績效均明顯比第二期差
,可知政府的干預措施的確會影響匯率預測的績效.
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