基于神经网络的外汇汇率预测研究与应用

本篇硕士学位论文《人工智能-基于神经网络的汇率预测研究》由南京航空航天大学研究生李旭帅撰写，专业领域为计算机软件与理论，指导教师为毛宇光。论文聚焦于外汇风险管理和汇率预测这一关键问题，随着全球化的发展，准确预测汇率变动对于企业、金融机构和个人投资者具有重要意义。 论文首先回顾了汇率决定理论，包括购买力平价理论、利率平价理论、货币模型等，阐述了它们的核心思想，并对各种理论进行了评价。作者指出，这些理论在解释汇率变动方面各有侧重，但均未能完全精确预测，为引入现代技术提供了背景。 接下来，论文深入探讨了不同汇率预测技术，如统计方法、时间序列分析、经济模型等，并特别关注了神经网络技术在这一领域的应用。神经网络，特别是BP（Backpropagation，反向传播）神经网络，因其非线性建模能力和自我学习特性，成为本文研究的重点。作者不仅介绍了BP神经网络的基本原理和算法，还提出了改进算法以提高预测精度。 在实证部分，作者将神经网络应用于江苏省工商银行的汇率预测系统中，设计并实现了一套基于神经网络的汇率预测器。通过实际汇率数据进行实验，论文展示了这个预测系统的有效性，结果显示BP神经网络在汇率预测方面表现良好，能够捕捉到汇率变动的复杂模式。 关键词“神经网络”、“汇率理论”、“汇率预测”、“BP算法”和“数据挖掘”揭示了论文的核心研究内容和技术手段。整体来看，这篇论文不仅理论基础扎实，而且实践性强，为利用人工智能技术提升汇率预测的准确性提供了新的思路和方法。对于研究者和实践者来说，这是一篇有价值的研究成果，有助于深化对外汇风险管理的理解和应用。