结合卷积神经网络（CNN）和计量经济模型（VAR-VECM）进行外汇汇率预测时，应如何设计模型结构，并采用哪些评估指标来衡量模型性能？

在处理外汇汇率预测这一非线性问题时，结合卷积神经网络（CNN）和计量经济模型（VAR-VECM）可以提高预测准确性。在设计模型时，首先应当构建一个基于CNN的模型结构，利用其强大的特征提取能力来捕捉汇率数据中的时间序列特征。接着，将这些特征与VAR-VECM模型的线性预测能力相结合，构建一个组合模型（VAR-VECM-CNN），以期捕获汇率变动的线性和非线性因素。

参考资源链接：[卷积神经网络在外汇汇率预测中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/2ubksmf9jr?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现时，可以按照以下步骤操作：

1. 数据预处理：收集外汇汇率历史数据，进行清洗和归一化处理，以适配CNN模型输入的格式。
2. 构建CNN模型：设计一个卷积层用于特征提取，可以考虑使用多个卷积层来提取不同层次的特征。之后加入池化层以减少特征维度并提取主要信息。
3. 集成计量经济模型：将CNN模型提取的特征输出作为VAR-VECM模型的输入，以利用其分析时间序列数据的线性关系。
4. 训练和调优：使用历史汇率数据对VAR-VECM-CNN模型进行训练，并通过交叉验证等技术调优模型参数。
5. 模型评估：通过引入均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和方向精度（DA）等指标，评估模型预测性能。

通过这样的模型结构和评估方法，可以全面地评价模型在外汇汇率预测上的表现，确保预测结果的准确性和可靠性。关于CNN在外汇汇率预测应用方面的更多细节和技术深度，推荐阅读《卷积神经网络在外汇汇率预测中的应用》一文，该文档不仅提供了模型构建的详细指导，还结合具体数据进行了深入的案例分析，对实际操作具有很强的指导意义。

参考资源链接：[卷积神经网络在外汇汇率预测中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/2ubksmf9jr?spm=1055.2569.3001.10343)