深度学习能更好地预测人民币汇率吗?

• 作者: 周颖刚 陈海鹏
• 来源期刊: 金融科学
• 学科: 经济
• 关键词: 汇率预测 CNN神经网络 小波分析 主成分分析 新兴媒体指标
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 41-62
• 页数: 22页
• 分类号: F832.6

摘要

本文试图回答深度学习的新技术是否能更好地预测人民币汇率波动。为此,我们运用深度学习方法改善并提出多层卷积神经网络(CNN),分别构建了预测汇率波动的长期与短期模型,分析发现网络搜索次数等新兴媒体指标能够提高短期模型的预测结果,同时合并长、短期模型的结果优于直接利用所有影响因素进行预测的结果,也优于采用传统的神经网络以及时间序列分析方法(如广义自回归条件异方差、贝叶斯平均分类回归等模型)进行预测的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈海鹏	厦门大学信息科学与技术学院	3	12	2.0	3.0
2	周颖刚		13	96	1.0	9.0