上面不是预测汇率吗,我想要检验非线性协整关系
时间: 2024-04-09 08:32:26 浏览: 16
非线性协整关系的检验一般使用协整分析方法,而不是直接使用LSTM模型进行预测。以下是一个示例代码,用于检验中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率之间的非线性协整关系:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import coint
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备和预处理步骤请自行完成
***
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不要预测汇率,构建三个变量的非线性方程
如果你想构建三个变量之间的非线性方程,可以使用神经网络模型来实现。以下是一个使用神经网络模型(MLP)来拟合中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率之间非线性关系的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在 data.csv 文件中
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = data[['China_CPI', 'US_CPI', 'Exchange_Rate']] # 选择需要的列
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# 准备输入和输出数据
X = scaled_data[:, :-1] # 输入变量:中国CPI和美国CPI
y = scaled_data[:, -1] # 输出变量:美元兑人民币汇率
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练MLP模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam', random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(X_test)
# 反向转换预测结果
predicted = scaler.inverse_transform(predicted.reshape(-1, 1))
# 输出预测结果和实际值
for i in range(len(predicted)):
print(f"Predicted: {predicted[i]}, Actual: {y_test[i]}")
```
在上述代码中,我们使用了`sklearn`库中的`MLPRegressor`类来构建和训练多层感知机(MLP)模型。首先,我们读取数据并进行预处理,然后将中国CPI和美国CPI作为输入变量,美元兑人民币汇率作为输出变量。接下来,我们将数据划分为训练集和测试集,并使用训练集来训练MLP模型。最后,我们使用测试集来进行预测,并输出预测结果和实际值。
请注意,上述代码中使用了`MinMaxScaler`对数据进行归一化处理,以确保输入数据在合适的范围内。你需要根据实际情况修改数据的加载和预处理部分。
希望这段代码能够帮助你构建三个变量之间的非线性关系!如果还有其他问题,请随时提问。
给我一个预测汇率的SVR模型
好的,下面是一个简单的使用SVR模型预测汇率的R代码示例:
```R
library(e1071)
# 读取数据
data <- read.csv("exchange_rate.csv")
# 分割数据集
train <- data[1:200, ]
test <- data[201:250, ]
# 构建SVR模型
model <- svm(Y ~ ., data = train, kernel = "radial", cost = 1, epsilon = 0.1)
# 预测测试集
pred <- predict(model, test[,-1])
# 计算预测误差
mse <- mean((test[,1] - pred)^2)
# 输出模型和预测误差
print(model)
print(paste0("MSE: ", mse))
```
在这个示例中,我们使用了 e1071 库来构建 SVR 模型,数据是从一个名为 exchange_rate.csv 的文件中读取的。我们将数据集分为训练集和测试集,然后使用 svm() 函数构建模型。这里使用径向基核函数和 cost=1,epsilon=0.1 的参数来构建模型。然后,我们使用 predict() 函数来预测测试集的输出,并计算预测误差。最后,我们输出模型和预测误差的结果。
请注意,这只是一个简单的示例,实际中需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤来获得更好的结果。
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