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研究生:陳裕菘
研究生(外文):Yu-Song Chen
論文名稱:運用文字探勘與資料採礦技術建立匯率預測模型-以人民幣兌新台幣為例
論文名稱(外文):The Construction of Text Mining and Data Mining Technologies for Forecasting Exchange Rate-A Case Study of RMB Against NTD
指導教授:謝邦昌謝邦昌引用關係
指導教授(外文):Ben-Chang Shia
口試委員:鄭宇庭劉志光夏學理
口試委員(外文):YU-TING ZHENGZHI-GUANG LIUXUE-LI JIA
口試日期:2013-06-13
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:統計資訊學系應用統計碩士班
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:56
中文關鍵詞:匯率文字探勘資料採礦
外文關鍵詞:Exchange rateText MiningData Mining
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由於貿易自由化與國與國之間貿易的蓬勃發展,匯率的變動成為影響利潤的重要關鍵之一,而台灣為一個四面環海之島型國家,其大部分的資源都亟需靠國際貿易來補足,經濟發展更是如此,因此能夠精準的預測匯率的趨勢變得十分重要。中國無論與我國或其他各國在政治與經濟方面都扮演重要的角色,因此本研究以人民幣兌新台幣為例,並且利用文字探勘與資料採礦的技術建立預測模型。

本研究收集從2012年10月到2013年3月之新聞文件做為文字探勘之資料庫,並且根據文字探勘所提供的訊息挑選出與匯率變化有關之可能變數,並透過相關分析與特徵選取等方法挑選出最終建模變數。透過複合式時間序列演算法建立短期與長期之時間序列模型,模型結果上可發現在短期預測上預測值與其本身匯率(人民幣兌新台幣)與加權股價指數前三期有著重要的關聯性,而在長期預測上模型為ARIMA(1,0,1)。且根據模型評估結果,本研究所提出之預測模型為一個高精確度之預測模型。

As trade liberalization with other countries and rapid development of trade between countries, exchange rate fluctuation became a important thing for profits. Taiwan was an island country and most of resources were needed to make up by international trade, especially in economic development. So, it was very important thing for predicting accurate exchange rate trends. China played a important role in political、economic and many aspects with Taiwan and other countries ,therefore in this study took RMB against NTD for example, and used text mining and data mining technologies to establish predictive models.

In this study, we collected news documents as text mining database form October 2012 to March 2013. According to information form text mining, we identified the possible variables that related to changes in the exchange rate. Use correlation analysis and feature selection methods to choose final modeling variables. By Composite Time Series algorithm established short-term and long-term time series model. According to the model results, we found significant relevance with its own exchange rate (RMB against NTU) and TAIEX at the past tree historical value in the short-term predictive value and ARIMA(1,0,1) is a long-term prediction model. In the model evaluation results, we provided a highly accurate model of prediction.

第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 3
第貳章 文獻探討 5
第一節 匯率決定理論 5
第二節 文字探勘(Text Mining, TM) 11
第三節 資料採礦(Data Mining, DM) 12
第參章 研究方法 17
第一節 研究架構 17
第二節 文字探勘 18
第三節 資料採礦技術 22
第四節 研究工具 30
第五節 模型評估 33
第肆章 實證分析 34
第一節 文字資料來源 34
第二節 中文斷詞 34
第三節 推論樹分析 35
第四節 變數收集與處裡 39
第五節 模型建置 41
第六節 模型評估與驗證 49
第五章 結論與建議 51
第一節 結論 51
第二節 研究建議 52
參考文獻 53

中文文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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