基于神经网络分位数回归的人民币汇率概率密度预测

作     者：李艳萍 赵冬 陈士俊 LI Yanping;ZHAO Dong;CHEN Shijun

作者机构：安徽农业大学经济技术学院安徽合肥230036 淮北职业技术学院基础部安徽淮北235000 招商银行合肥分行安徽合肥230031 

出 版 物：《阜阳师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Fuyang Normal University:Natural Science)

年 卷 期：2021年第38卷第4期

页      面：95-101页

学科分类：020209[经济学-数量经济学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 

基　　金：高校优秀人才支持计划一般项目(编号gxyq2020094) 

主　　题：人民币汇率 神经网络 分位数回归 神经网络分位数回归 概率密度预测 

摘      要：中国执行以外汇市场供求为基础的有管理浮动汇率制度,人民币汇率形成机制较为复杂,其影响因素可能存在非线性效应。为此,将人民币汇率作为输出变量,其影响因素作为输入变量,考虑从输入到输出的非线性效应,构建神经网络分位数回归模型((quantile regression neural network,QRNN),有助于理解人民币汇率决定机制。选取人民币兑美元汇率为研究对象,建立了神经网络分位数回归模型并进行概率密度预测,将其预测效果同线性分位数回归、BP神经网络、线性均值回归等方法进行比较,实证研究结果表明:第一,QRNN模型通过神经网络的非线性处理能力,显著提高了预测准确程度;第二,QRNN模型通过分位数回归得到的概率密度预测结果,能够预测人民币汇率完整条件分布信息,便于科学决策。