王 楠，侯鐵珊

（大連理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116024）

一、問題的提出

在經(jīng)濟(jì)高度全球化的今天，匯率在國(guó)際經(jīng)濟(jì)中的地位越來(lái)越重要，已經(jīng)成為了維系各國(guó)之間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來(lái)的橋梁和紐帶。匯率研究一直是經(jīng)濟(jì)研究的重中之重，因?yàn)閰R率不僅僅是兩個(gè)國(guó)家貨幣之間折算的比率，也是國(guó)家為了達(dá)到政治目的而最常使用的金融手段，透過匯率也可以看到一個(gè)國(guó)家的政治和經(jīng)濟(jì)變動(dòng)情況，匯率的穩(wěn)定代表了一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)體制和社會(huì)的穩(wěn)定、國(guó)際收支狀態(tài)的穩(wěn)定，也代表國(guó)內(nèi)一系列的生產(chǎn)生活的狀態(tài)穩(wěn)定，所以匯率的研究一直是各國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的一個(gè)重要課題[1-2]。

任兆璋和寧忠忠[3]的研究中提到了無(wú)本金交割遠(yuǎn)期外匯（non-deliverable forwards，簡(jiǎn)稱NDF），通過定量分析認(rèn)為NDF可以反映國(guó)際上對(duì)人民幣匯率變化的預(yù)期，使得匯率風(fēng)險(xiǎn)可以量化。除了任兆璋和寧忠忠之外，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)研究者也對(duì)于NDF與匯率之間聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了很多量化研究和探討。例如，黃學(xué)軍和吳沖鋒[4]通過對(duì)比匯改前后人民幣NDF和即期市場(chǎng)人民幣匯率相關(guān)性，得到結(jié)論：匯改后國(guó)內(nèi)外外匯市場(chǎng)不再相互獨(dú)立。歐陽(yáng)政和林鵬輝[5]，以及陶亮[6]采用格蘭杰因果檢驗(yàn)及GARCH類模型，發(fā)現(xiàn)NDF市場(chǎng)在兩市場(chǎng)間占價(jià)格發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)作用。NDF期限越短，其與即期市場(chǎng)互動(dòng)關(guān)系越強(qiáng)。王芳[7]、王君艦[8]也通過運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)即期匯率與NDF匯率之間的引導(dǎo)關(guān)系。黃勇、文蘭嬌、陶建平[9]將境內(nèi)人民幣即期、遠(yuǎn)期，以及境外NDF市場(chǎng)進(jìn)行比對(duì)研究。

很多研究者關(guān)注了NDF與人民幣匯率之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，而并未將NDF加入量化的模型中。為了提高預(yù)測(cè)的精確度，本文建立的模型將關(guān)注匯率理論的定性研究，以及匯率的歷史走勢(shì)的定量研究，還要注重政策出臺(tái)時(shí)對(duì)匯率的影響。

二、模型構(gòu)建

以往的方法無(wú)法完全揭示匯率變化的內(nèi)在規(guī)律，很難絕對(duì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)匯率的走勢(shì)，匯率自身的復(fù)雜性成為了研究的中心，這時(shí)亟需一種既可以兼顧匯率理論及影響匯率各種外部因素，又能將歷史走勢(shì)綜合考慮在內(nèi)的方法，近年來(lái)非線性工具的廣泛應(yīng)用進(jìn)一步推動(dòng)了匯率的研究，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就成功地應(yīng)用于匯率預(yù)測(cè)之中。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種非線性建模的工具可謂應(yīng)用廣泛，按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中有無(wú)反饋回路，它又可以分為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種。具有外部輸入的非線性回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（nonlinear auto regressive models with exogenous inputs，簡(jiǎn)稱NARX）是動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它不接受來(lái)自于隱層的反饋，僅適用于輸出層作為反饋值的來(lái)源，盡管如此，NARX網(wǎng)絡(luò)與其他遞歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的計(jì)算能力相同，完全沒有造成計(jì)算能力的下降，因此NARX網(wǎng)絡(luò)近些年具有廣泛的應(yīng)用。

當(dāng)沒有外部輸入X時(shí)，NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就與普通的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)異，完全變成了NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究者習(xí)慣將它們簡(jiǎn)稱為NAR網(wǎng)絡(luò)和NARX網(wǎng)絡(luò)。NARX網(wǎng)絡(luò)是離線時(shí)間非線性系統(tǒng)中重要的一種，它可表示為：

我們發(fā)現(xiàn)非線性模型不但有著良好的模擬性能，而且在預(yù)測(cè)性能方面也具有十分優(yōu)秀的表現(xiàn)，可以很好地對(duì)未來(lái)走勢(shì)作出準(zhǔn)確的判斷，可以說是一種非常好的預(yù)測(cè)手段。同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，以NARX為代表的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性問題的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面有著優(yōu)秀的記憶功能，對(duì)于中長(zhǎng)期時(shí)效的非線性問題具有良好的預(yù)報(bào)、預(yù)測(cè)性能。NARX網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)在于它的輸入包含了網(wǎng)絡(luò)輸出的反饋，從而能更生動(dòng)地反映匯率時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)特性，更好地應(yīng)用在多步預(yù)測(cè)中。當(dāng)我們選擇NARX網(wǎng)絡(luò)和NDF作為它的外部輸入時(shí)，不但考慮到匯率時(shí)間序列線性特征，NARX網(wǎng)絡(luò)更大程度上關(guān)注了匯率的非線性特征，已經(jīng)有研究者將NARX網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)建模工作中，而且，NARX網(wǎng)絡(luò)的收斂快，歸一性好，因此NARX網(wǎng)絡(luò)得以廣泛應(yīng)用，我們也選擇NARX網(wǎng)絡(luò)作為我們研究的根本平臺(tái)。

三、實(shí)證研究

本文在上部分的基礎(chǔ)上建立了人民幣匯率預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具的預(yù)測(cè)能力，通過實(shí)證研究以尋求人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的一種新途徑。

1.NAR網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)及推廣

顧名思義，NARX網(wǎng)絡(luò)中需要有一個(gè)外部輸入X，顯而易見，外部輸入x（t）與時(shí)間序列y（t）的關(guān)系越大，得到的預(yù)測(cè)值越準(zhǔn)確。當(dāng)x（t）為一個(gè)恒定的值（如零）時(shí)，此時(shí)的NARX網(wǎng)絡(luò)可以視做沒有外部輸入的非線性自回歸網(wǎng)絡(luò)，即NAR網(wǎng)絡(luò)。

由于匯率變化是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，如何選取x（t）是一個(gè)很困難的問題，我們先將x（t）恒置為零，使用2005年1月1日到2008年12月31日的人民幣兌美元匯率值，共計(jì)982個(gè)匯率數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取使用其中786個(gè)（80%）進(jìn)行訓(xùn)練，147個(gè)（15%）驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的歸一化程度，防止網(wǎng)絡(luò)過訓(xùn)練。使用其中49個(gè)（5%）對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，建立一個(gè)NAR網(wǎng)絡(luò)。設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)為10，時(shí)延參數(shù)為4，使用BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)圖如圖1所示。

圖1 NAR網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)圖

由圖1可見，網(wǎng)絡(luò)迅速收斂，并且在整個(gè)曲線上都有良好的表現(xiàn)。圖1中唯一的一次劇烈誤差，是在2005年第一次匯改前后的劇烈匯率變化。2005年7月21日，中國(guó)人民銀行正式出臺(tái)完善人民幣匯率形成機(jī)制的改革方案，發(fā)布公告進(jìn)行匯率改革，其核心內(nèi)容有三點(diǎn)：第一，人民幣匯率由單一盯住美元，改為參考一籃子貨幣進(jìn)行調(diào)節(jié)，同時(shí)根據(jù)市場(chǎng)供求關(guān)系進(jìn)行浮動(dòng)；第二，人民幣初始匯率水平作了2%的升值調(diào)整；第三，匯率由相對(duì)固定變?yōu)橛泄芾淼母?dòng)，設(shè)置合理的浮動(dòng)區(qū)間。從1994年以來(lái)，我國(guó)人民幣匯率一直單一地盯住美元，這已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)改革的一個(gè)攔路虎，不但阻止了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展腳步，也讓中國(guó)經(jīng)濟(jì)不能均衡發(fā)展，在重重壓力下，我國(guó)匯率制度終于沖破了阻礙發(fā)展的瓶頸，7月21日晚7時(shí)，中國(guó)人民銀行宣布1美元兌8.27元人民幣調(diào)整為1美元兌8.11元人民幣，這歷史性的一刻標(biāo)志著我國(guó)匯率制度改革的大門終被推開。市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生劇烈變化時(shí)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了第一次巨大誤差，這也體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)時(shí)過于關(guān)注歷史數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)。訓(xùn)練結(jié)束后，采用2009—2010年6月底的匯率數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的推廣性進(jìn)行測(cè)試，得到結(jié)果如圖2所示。

圖2 NAR網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖

由圖2可見，在所有的近500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中，在政策沒有發(fā)生劇烈變化的早期，網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出了非常好的性能，擬合曲線基本誤差為零。但是在末尾出現(xiàn)了比較大的誤差波動(dòng)。2010年6月19日，中國(guó)人民銀行新聞發(fā)言人以答記者問的形式發(fā)布消息，決定“進(jìn)一步推進(jìn)人民幣匯率形成機(jī)制，增強(qiáng)人民幣匯率彈性”，業(yè)界稱之為二次匯改，至此人民幣匯率進(jìn)入全新的發(fā)展階段。雖然與第一次匯改一樣，二次匯改也是在巨大的外部因素推動(dòng)下產(chǎn)生的，主要是來(lái)自美國(guó)方面的壓力，但與第一次匯改不同，經(jīng)歷了幾年的“試水”，又經(jīng)歷了2008年的世界金融危機(jī)的洗禮，伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的巨大發(fā)展，內(nèi)部經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境的變化，國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境也產(chǎn)生了很大變化，所以內(nèi)因才是第二次匯改的主要推動(dòng)力。在網(wǎng)絡(luò)測(cè)試中末段出現(xiàn)了巨大誤差，從時(shí)間上看，正是二次匯改提出的開始，由于巨大的誤差，導(dǎo)致2010年7月份開始，歷史網(wǎng)絡(luò)不能夠直接使用，必須重新進(jìn)行訓(xùn)練。

2.NDF作為外部輸入的NARX預(yù)測(cè)模型

眾所周知，金融市場(chǎng)是一個(gè)受政策、消息影響劇烈的市場(chǎng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法將這些數(shù)據(jù)量化地放入網(wǎng)絡(luò)中，那么，有沒有一個(gè)變量，能夠代表政策的變化呢？通過本文的文獻(xiàn)綜述我們發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)離岸人民幣無(wú)本金交割遠(yuǎn)期（NDF）市場(chǎng)已經(jīng)吸引了人們?cè)絹?lái)越多的注意力，對(duì)匯率預(yù)測(cè)提供了一定的參考依據(jù)。由于利率差的存在，NDF并不簡(jiǎn)單等同于海外市場(chǎng)對(duì)遠(yuǎn)期匯率的預(yù)期。人民幣遠(yuǎn)期匯率表示為：

其中，F(xiàn)為人民幣遠(yuǎn)期匯率，NDF為人民幣遠(yuǎn)期NDF，r為美元利率，rf為人民幣利率，期限為T-t。

目前存在的主流共識(shí)機(jī)制大多為PoW的改進(jìn)（PoX系列）、PoS的改進(jìn)、傳統(tǒng)共識(shí)算法的改進(jìn)或者PoW與PoS的結(jié)合。雖然共識(shí)機(jī)制經(jīng)過多年改進(jìn)，仍然有著部分缺陷，面臨著嚴(yán)重威脅。本文針對(duì)PoW、PoS、DPoS三大共識(shí)機(jī)制對(duì)其基本方案、效率以及面臨攻擊和問題進(jìn)行探究。

筆者發(fā)現(xiàn)，NDF并不擅長(zhǎng)預(yù)測(cè)匯率的政策變化，對(duì)于政策重要性的高估和當(dāng)政策沒有變化時(shí)，對(duì)于歷史趨勢(shì)的過于關(guān)注，決定了NDF不能直接用來(lái)作為預(yù)測(cè)的工具，必須與其他工具結(jié)合使用。由于NDF與人民幣匯率之間有著不可分割的聯(lián)系，將NDF應(yīng)用到匯率預(yù)測(cè)中是一種前所未有的研究方法。

在之前的NAR網(wǎng)絡(luò)中，由于無(wú)法將政策變化引入NAR網(wǎng)絡(luò)，我們將x（t）恒置為零。利用NDF對(duì)于政策的敏感，我們將NDF作為外部變量，建立NARX網(wǎng)絡(luò)。這里我們選取1月期NDF作為x（t），使用2005年1月1日到2008年12月31日的人民幣對(duì)美元匯率值，共計(jì)982個(gè)匯率數(shù)據(jù)作為y（t），選取相應(yīng)的NDF作為x（t），隨機(jī)選取使用其中786個(gè)（80%）進(jìn)行訓(xùn)練，147個(gè)（15%）驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的歸一化程度，防止網(wǎng)絡(luò)過訓(xùn)練。使用其中49個(gè)（5%）對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，建立一個(gè)NAR網(wǎng)絡(luò)。設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)為10，時(shí)延參數(shù)為4，使用BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練[10]。訓(xùn)練結(jié)果如圖3所示。

圖3 NARX網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)圖

通過對(duì)比圖1我們發(fā)現(xiàn)，在2005年第一次匯改時(shí)，很明顯在引入了NDF以后的NARX網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)基本上沒有出現(xiàn)較大誤差，但相比之前NAR網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，此次誤差波動(dòng)范圍較大，并且隨著時(shí)間推移，誤差出現(xiàn)的幾率增大。

仍然使用2009—2010年6月底的匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

圖4 NARX網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖

與之前的NAR網(wǎng)絡(luò)相比，網(wǎng)絡(luò)的整體性能比較平均，同樣，在二次匯改開始時(shí)，網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)誤差，但在初期的誤差較NAR網(wǎng)絡(luò)小，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行仍然基本穩(wěn)定。在2010年的最后一個(gè)季度，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果開始出現(xiàn)明顯的誤差，基本上喪失了預(yù)測(cè)指導(dǎo)意義。此時(shí)的誤差甚至于要大于不引入NDF的NAR網(wǎng)絡(luò)，那么NDF是否對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)性能毫無(wú)幫助呢？

筆者認(rèn)為，在政策發(fā)生小幅度變化時(shí)，如一次匯改，引入了NDF的NARX網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)φ咦兓鞒鲞m當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，但當(dāng)政策發(fā)生大幅度變化時(shí)，如二次匯改，即使引入了NDF，歷史網(wǎng)絡(luò)也變得不再適用，必須重新訓(xùn)練。

3.NARX網(wǎng)絡(luò)的重新訓(xùn)練

下面對(duì)不引入NDF的NAR網(wǎng)絡(luò)和引入NDF的NARX網(wǎng)絡(luò)，分別將匯改后的數(shù)據(jù)加入訓(xùn)練樣本中，進(jìn)行重新訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變，訓(xùn)練樣本擴(kuò)大為2005年1月1日—2010年12月31日數(shù)據(jù)，推廣測(cè)試樣本改為2011年1月1日—2011年5月31日數(shù)據(jù)（實(shí)際網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為：10個(gè)隱層，延遲2，90%樣本訓(xùn)練，5%樣本檢驗(yàn)，5%樣本測(cè)試）。

無(wú)NDF作為外部輸入的NAR網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果如圖5所示。

加入了NDF作為外部輸入X的NARX網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能如圖6所示。

筆者發(fā)現(xiàn)，第一次數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖2和第二次數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖4中的誤差范圍分別為0.2和0.1，在選擇包括兩次匯改的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)后，即使是未加入NDF的NAR網(wǎng)絡(luò)的推廣誤差，絕大部分都在0.05的范圍之內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)性能得到了極大的提高。同樣，圖6加入NDF的網(wǎng)絡(luò)推廣誤差僅僅在0.02的范圍之內(nèi)，甚至絕大實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與匯率真實(shí)值幾乎相同，誤差小于0.005。從中可以得出結(jié)論：NARX可以很好地對(duì)匯率數(shù)值進(jìn)行擬合，但數(shù)據(jù)選擇會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)精度造成很大影響，在選擇歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，選擇更大范圍包含影響匯率變化事件的歷史數(shù)值會(huì)很大程度上影響網(wǎng)絡(luò)的推廣性能，而且，可以非常直觀地看到，引入NDF的NARX網(wǎng)絡(luò)，在推廣性能上遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于未引入NDF的NAR網(wǎng)絡(luò)。

圖5 含匯改的NAR網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖

圖6 含匯改的NARX網(wǎng)絡(luò)性能推廣圖

在高度經(jīng)濟(jì)全球化的環(huán)境下，人民幣在國(guó)際金融舞臺(tái)上扮演著越來(lái)越重要的角色。在經(jīng)過了兩次匯改之后，中國(guó)人民銀行逐步減小對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)力度，人民幣匯率的靈活性大幅提高，從幾乎單一不波動(dòng)到如今的在市場(chǎng)的影響下波動(dòng)，并且已經(jīng)顯現(xiàn)出了很高的雙向波動(dòng)趨勢(shì)。與以往匯率表現(xiàn)不同，此時(shí)的匯率波動(dòng)有可能帶來(lái)的金融風(fēng)險(xiǎn)更需要政府、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)，甚至個(gè)人積極應(yīng)對(duì)，所以匯率預(yù)測(cè)顯得尤為重要。

通過以上的數(shù)據(jù)建模和模型檢驗(yàn)，筆者發(fā)現(xiàn)由于NDF與人民幣匯率之間有著不可分割的聯(lián)系，所以將NDF應(yīng)用到匯率預(yù)測(cè)中是一種前所未有的新方法，通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了NDF在預(yù)測(cè)中的有效性，并且建立了以NDF作為外部輸入X的NARX網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，效果理想。

四、結(jié) 論

通過預(yù)測(cè)模型的選取、建立和實(shí)證研究，本文可以得出以下結(jié)論。

第一，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于匯率預(yù)測(cè)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新型的交叉學(xué)科，涉及到許多方面，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用做動(dòng)態(tài)時(shí)間序列分析工具，取得了很好的效果。

第二，NDF在匯率預(yù)測(cè)中是有效的。由于利率差的存在，NDF并不簡(jiǎn)單等于海外市場(chǎng)對(duì)遠(yuǎn)期匯率的預(yù)期，NDF本身不能單獨(dú)用做匯率的預(yù)測(cè)的工具，但可以與其他工具相結(jié)合參與其中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式?jīng)Q定了其可以直接將多種模型的輸入全部輸入到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，也可以將多種模型的輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以網(wǎng)絡(luò)輸出作為最終組合預(yù)測(cè)結(jié)果。所以在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)匯率時(shí)，NDF可作為組合預(yù)測(cè)的輸入有效地參與其中。

第三，本文基于NARX網(wǎng)絡(luò)的人民幣匯率預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)中取得了很好的效果。非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，其外部變量的選取會(huì)在很大程度上影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。金融市場(chǎng)區(qū)別于其他市場(chǎng)的最大特點(diǎn)是：它時(shí)刻可能受到政策和消息的變化而產(chǎn)生劇烈的變化，但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中如何體現(xiàn)消息和政策所帶來(lái)的影響，本文采用一個(gè)變量NDF來(lái)表示。政策出臺(tái)時(shí)市場(chǎng)如何反應(yīng)可參照NDF走勢(shì)，所以本文將NDF作為NARX網(wǎng)絡(luò)的外部輸入，以此來(lái)改善NARX網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)突發(fā)政策和消息時(shí)的預(yù)測(cè)性能，但在政策發(fā)生重大變化后，還是需要重新訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇對(duì)于預(yù)測(cè)的精度有著極大的影響。

第四，在無(wú)政策出臺(tái)時(shí)，使用NDF作為外部輸入和不使用NDF的預(yù)測(cè)結(jié)果基本一致，NDF值與匯率變動(dòng)值存在較明顯的相關(guān)性。在出臺(tái)政策的較短時(shí)間內(nèi)，有NDF網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)于無(wú)NDF網(wǎng)絡(luò)。從長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看，引入NDF的NARX網(wǎng)絡(luò)的誤差小于無(wú)NDF的NAR網(wǎng)絡(luò)。引入NDF的NARX網(wǎng)絡(luò)用于匯率預(yù)測(cè)是有效的可行方案。

NDF在國(guó)際貨幣市場(chǎng)上已經(jīng)體現(xiàn)出了對(duì)于貨幣匯率變化的一定的預(yù)測(cè)性，但NDF的變化與匯率波動(dòng)并不是線性關(guān)系的，如何有效利用NDF精確預(yù)測(cè)匯率變化情況，成為了一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。本文選取NDF作為非線性自回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部輸入，選取人民幣匯改前后數(shù)據(jù)對(duì)人民幣匯率進(jìn)行了預(yù)測(cè)，取得了良好的效果。與此同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，自回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與NDF相結(jié)合的這種適用于充分市場(chǎng)化的匯率預(yù)測(cè)方法也逐漸實(shí)用化，這標(biāo)志著經(jīng)過兩次匯率改革，人民幣匯率市場(chǎng)化進(jìn)程正在逐漸深入。

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