基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)

任金波 張文潔

摘要：本文選取了自2017年1月3日至2018年1月26日每日人民幣兌美元匯率中間價(jià)共263個(gè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，觀察匯率走勢(shì)，當(dāng)多項(xiàng)式次數(shù)達(dá)到8次時(shí)擬合效果已足夠好。其次，本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將搜集到的263個(gè)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本集、檢驗(yàn)樣本集，對(duì)人民幣兌美元匯率進(jìn)行了短期、中期、長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)，給出了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差，該方法在短期、中期預(yù)測(cè)效果顯著，具有可行性。最后，我們對(duì)2018年2月份人民幣相對(duì)于美元匯率進(jìn)行了預(yù)測(cè)，人民幣仍將會(huì)不斷升值。

關(guān)鍵詞：匯率 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多項(xiàng)式擬合

一、研究背景

匯率，又稱(chēng)外匯匯價(jià)，是兩種貨幣之間的兌換比率，也可以說(shuō)是用一種貨幣表示另一種貨幣的相對(duì)價(jià)格。巴里·艾森格林（Barry Eichengreen）說(shuō)過(guò)，預(yù)測(cè)匯率是一個(gè)艱難的游戲，匯率走勢(shì)經(jīng)常使人無(wú)所適從，甚至使最熟練的投資者傾家蕩產(chǎn)。

美元作為國(guó)際貨幣，在國(guó)際上被廣泛使用，因此，人民幣兌美元匯率走勢(shì)一直以來(lái)也是我們最為關(guān)心的問(wèn)題之一，對(duì)其走勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不僅可以使我們更好地規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，而且也可以指導(dǎo)我們的投資決策。就匯率預(yù)測(cè)這一問(wèn)題上，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者都曾使用了不同的方法，對(duì)未來(lái)人民幣兌美元匯率做出了自己的預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)理論和性能方面都已經(jīng)發(fā)展得比較成熟，它具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，目前，它也逐漸被應(yīng)用于匯率預(yù)測(cè)中。

在201 7年，人民幣兌美元匯率中間價(jià)整體一路上漲，這與年初很多學(xué)者預(yù)測(cè)的“人民幣兌美元匯率會(huì)破7”截然相反，原本很多看似合理的預(yù)測(cè)也抵不住匯率的千變?nèi)f化。

二、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)選擇

本文選取了自2017年1月3日至2018年1月26日每日人民幣兌美元匯率中間價(jià)共263個(gè)數(shù)據(jù)（來(lái)自中國(guó)人民銀行官網(wǎng)http：∥www.pbc.gov.cn，[2]）作為研究對(duì)象，基于多項(xiàng)式擬合、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行實(shí)證研究。

（二）多項(xiàng)式擬合

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，觀察匯率走勢(shì)。

1.方法介紹

多項(xiàng)式擬合是通過(guò)最小二乘法選擇一個(gè)多項(xiàng)式函數(shù)，使得誤差平方和最小。設(shè)擬合所得到的曲線為次數(shù)為n的多項(xiàng)式

2.結(jié)果分析

對(duì)263個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，具體實(shí)現(xiàn)通過(guò)maltab中polyfit函數(shù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，逐次提高多項(xiàng)式次數(shù)，擬合曲線如圖1。發(fā)現(xiàn)當(dāng)多項(xiàng)式次數(shù)達(dá)到8次時(shí)，擬合效果已經(jīng)足夠好，此時(shí)多項(xiàng)式以及誤差平方和為：

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（一）方法介紹

BP神經(jīng)網(wǎng)路：按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)路，適合對(duì)具有非線性的、動(dòng)態(tài)的特征的匯率系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體實(shí)現(xiàn)使用maltab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)用的newff函數(shù)。

算法思想：（1）構(gòu)造訓(xùn)練樣本集，檢驗(yàn)樣本集，確定隱層數(shù)目，隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。（2）通過(guò)訓(xùn)練樣本對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練。（3）帶入檢驗(yàn)樣本集檢驗(yàn)訓(xùn)練效果。

（二）預(yù)測(cè)過(guò)程

根據(jù)預(yù)測(cè)范圍進(jìn)行短期、中期、長(zhǎng)期的匯率預(yù)測(cè)，將搜集到的263個(gè)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本集、檢驗(yàn)樣本集，通過(guò)檢驗(yàn)結(jié)果的好壞確定預(yù)測(cè)效果最佳時(shí)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)量。

預(yù)測(cè)范圍中短期為1天，中期為7天，長(zhǎng)期為30天。數(shù)據(jù)量選擇為使用距離預(yù)測(cè)時(shí)間斷最近的7天或30天或可以利用的所有數(shù)據(jù)。

我們對(duì)2018年1月26日這一天、2018年1月18日至1月26日之間的7個(gè)工作日和2017年12月15日至2018年1月26日之間共30個(gè)工作日的人民幣兌美元匯率中間價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后通過(guò)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差平均值來(lái)對(duì)我們的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

（三）結(jié)果分析

所得到的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差平均值如表1

由上表可知：

1.預(yù)測(cè)結(jié)果的最大誤差為0.1323，總體上預(yù)測(cè)效果可以接受。2.無(wú)論數(shù)據(jù)量如何選取，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的誤差均遠(yuǎn)大于短期、中期預(yù)測(cè)結(jié)果。3.短期預(yù)測(cè)時(shí)數(shù)據(jù)量使用7天時(shí)效果最佳，而中期預(yù)測(cè)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)使用。數(shù)據(jù)量為所有可利用數(shù)據(jù)時(shí)效果最佳。4.使用的數(shù)據(jù)量的大小不同會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果，而且并不是所使用的數(shù)據(jù)量越多時(shí)預(yù)測(cè)效果越好，當(dāng)進(jìn)行短期預(yù)測(cè)時(shí)，只使用近期的數(shù)據(jù)反而會(huì)提高預(yù)測(cè)值的精度。5.數(shù)據(jù)量不應(yīng)小于所要預(yù)測(cè)的天數(shù)。

四、2018年匯率走勢(shì)預(yù)測(cè)

由于我們的方法不適合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，我們將263個(gè)數(shù)據(jù)量全部作為訓(xùn)練樣本，僅對(duì)2018年2月匯率走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，選擇生成30個(gè)時(shí)間序列結(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)結(jié)果為2月份人民幣相對(duì)于美元仍會(huì)不斷升值，到2月底人民幣兌美元匯率中間價(jià)會(huì)達(dá)到6.2156。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)匯率走勢(shì)易于操作，但仍然存在許多不足之處。影響匯率波動(dòng)的諸多因素，如國(guó)際收支與國(guó)際儲(chǔ)備、相對(duì)通貨膨脹率等都沒(méi)有在該方法中得以體現(xiàn)。