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研究人民币汇率进行预测是金融市场研究领域一个重要的课题。为了更精确地预测人民币汇率,提出了基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的人民币汇率预测方法,GA-SVM中采用遗传算法优化SVM参数,以获得较优的SVM预测模型。并以2008.9.2-2009.1.31人民币对美元的工作日的日汇率数据进行仿真分析。结果表明,在人民币汇率预测中,GA-SVM结合预测法有着更高的预测精度,为掌握汇率变化提供可靠的依据。 相似文献
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以出口为导的船舶工业,正处于人民币升值冲击的风口浪尖. 今年以来,人民币升值速度明显加快,4月10日,人民币对美元的外汇牌突破7,收于6.9920,尽管美元兑人民币汇率在今后一段时间内难免会有所波动,但今年人民币汇率将进入"6时代"已经毋庸置疑. 相似文献
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人民币汇率之争的一个重要根源是贸易争端。普遍认为,调整人民币汇率,对减少所谓的“贸易赤字”和“贸易摩擦”有立竿见影的功效。这实际上是一个貌似理所当然的问题。那究竟为什么会有贸易争端?调整汇率真有助于消除贸易争端吗?要对问题建立一个清晰的观念,必须从最基本的例子入手。 相似文献
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两个礼拜前我到杜克大学(Duke University)拜访朋友。席间有人问:为什么国与国之间会有汇率?人民币与美元之间1:8.2的汇率是怎样定出来的?两个国家之间的汇率为什么会变动?两个国家之间汇率的变动会否波及其他国家之间的汇率? 说来话长,我只顾低头吃饭。读财务专业的朋友回答:"汇率基本上是由所谓'购买力平价'决定的。简单地说,一只鸡蛋的价值,在中国和美国两地应该是一样的,人民币兑美元的汇率,就是为了保持人民币在中国的购买力与美元在美国的购买力相等而确定的。" 相似文献
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准确预测汇率对经济发展的各方面都有着重要影响。首先说明了径向基神经网络运作的基本原理,探讨了径向基神经网络汇率预测的重要步骤。接着利用径向基神经网络的数值逼近与记忆功能,根据汇率历史观测数值,对人民币的汇率的行为进行预测。实验结果表明,将径向基神经网络用于人民币的预测是可行的和有效的。 相似文献
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1980年人民币汇率为1美元合1.448元,而1994年初汇率并轨时则为1美元合8.700元(在此之前,外汇黑市上1美元合人民币突破10元大关)。十多年间,人民币对美元汇率贬值了834%。然而,自去年初以来,人民币汇率却反常地自1:8.7上升为1:8.31左右,升值近5%。在人民币存款利率明显高于美元存款利率的情况下,中国居民坚信的保有美元可保值的概念产生了动摇,不得不重新来思考人民币和美元谁可用来保值? 人民币保值还是美元保值,起决定作用的是人 相似文献
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近几年来,美国因中国的贸易顺差太大而要求中国调节人民币汇率。事实上,假如一个国家出现国际贸易收支失衡,那么这个国家内部或其重要贸易伙伴国,都会要求该国政府调节汇率。这种要求的依据是——国际贸易收支失衡对人对己都不利。但真是这样吗? 相似文献
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为了解决汇率收益率波动中的“尖峰厚尾”、中期记忆和非对称特征,提出了利用ARFIMA-EGARCH-M模型建立汇率收益率波动模型。以人民币/欧元的日汇率数据为例,在误差分布分别为正态分布、T分布、GED分布与SKT分布的前提下分别进行模型拟合分析,得出基于GED分布的ARFIMA(1,d,1)-EGARCH(2,2)-M模型拟合人民币/欧元汇率收益率效果最好,能较好地解决“尖峰厚尾”、中期记忆和非对称现象。 相似文献
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