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题名基于互联网搜索指数的多因素集成下人民币汇率预测
被引量：13
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作者
王轩
杨海珍
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机构
中国工商银行博士后工作站
中国科学院大学经济与管理学院
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期360-369,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71273257
71532013)
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文摘
针对人民币短期汇率预测问题,构建了基于互联网大数据信息的互联网搜索指数,改进了人民币汇率短期预测CAR模型.首先,基于涵盖丰富信息的互联罔大数据,构建了反映大众关于汇率波动观点、情绪及预期的互联网搜索指数,并运用热最优路径(TOP)方法、去趋势交叉相关分析(DCCA)方法对指数的有效性进行了检验,结果表明该指数可以有效地表征出大众情绪和预期的变化.进一步地,利用所编制的互联网搜索指数对人民币汇率的短期预测模型进行改进,构建了融合互联网搜索指数的CAR模型.实证结果表明,融合互联网搜索指数的人民币汇率短期CAR预测模型可以有效提升短期汇率的预测精度.
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关键词
汇率预测
互联网搜索指数
互联网大数据
人民币汇率
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Keywords
exchange rate prediction
web-searching index
big data
RMB exchange rate
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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