美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

来源：上海理工大学学报杂志2019年第2期北京时间：

作者：陈静

单位：上海理工大学 管理学院, 上海 200093,上海理工大学 管理学院, 上海 200093

摘要：对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势，对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性，将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现，BP神经网络具有很好的非线性刻画能力，但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间，同时也发现，广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此，BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型（BP-GARCH模型）更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。

关键词：BP神经网络;GARCH模型;组合模型;区间预测