基于Elman网络的汇率短期趋势预测及误差分析

本文探讨了基于Elman网络的汇率短期发展趋势预测方法，发表于2014年的经济数学期刊上。作者胡欢、林莉莎、陈文韬和孟纯军来自湖南大学数学与计量经济学院，他们采用神经网络技术中的Elman网络模型来进行这项研究。在处理过程中，他们对样本序列进行了细致的分类，这是为了更好地理解汇率数据的内在结构和模式，从而提高预测的准确性。 Elman网络是一种递归神经网络，特别适合处理时间序列数据，因为它能够捕捉序列中的动态关联。研究者首先对样本进行预处理，可能包括数据清洗、标准化等步骤，然后将数据输入到Elman网络中进行训练。通过训练，网络学习到了汇率波动的规律和特征，能够在一定程度上预测未来汇率的变化趋势。 预测结果显示，该方法在预测汇率涨跌方向上的准确度达到了74.54%，这是一个相对较高的成绩，说明这种方法在一定程度上能够有效地识别出汇率的上升或下降趋势。然而，预测值与实际值之间存在一定的偏差，这个误差可能是由于多种因素导致的，如市场噪声、非线性关系、数据的不完整性以及模型的简化假设等。 残差分析是研究预测误差的重要手段，作者对训练和测试样本的残差进行了深入分析，旨在了解这些误差的分布特性和潜在原因。残差分析有助于评估模型的拟合度和稳定性，以及识别可能存在的模型过度拟合或欠拟合问题。 此外，论文还关注了预测误差的来源，这包括模型本身的局限性、外部经济因素的影响，以及数据质量的问题。作者可能讨论了如何通过改进模型结构、引入更多的经济变量或更新数据来减少误差。这篇文章不仅提供了使用Elman网络预测汇率的方法，还展示了在实际应用中遇到的问题和解决策略，对于理解神经网络在金融领域预测中的应用具有参考价值。