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    題名: 金融風暴期間新臺幣兌美元匯率預測--倒傳遞神經網路之應用
    其他題名: The Forecasting of the NT Dollar Exchange Rate during the Asian Financial Crisis--An Application of the Back-Propagation Network
    作者: 聶建中;馮正安;郭繼良
    貢獻者: 淡江大學財務金融學系
    關鍵詞: 倒傳遞網路BPN;亞洲金融風暴;間接匯率
    日期: 2001-09
    上傳時間: 2009-11-30 17:49:10 (UTC+8)
    出版者: 臺灣金融研訓院
    摘要: 本研究運用有別於傳統匯率預測模型的倒傳遞網路模式理論(Back-Propagation Network, BPN),嘗試捕捉匯率變動之趨勢。首先以BPN理論基礎,討論模型與其參數間之關係,以利規避其缺失,進而界定資料來源且對新台幣兌美元匯率資料分類,對其不同輸入因子、樣本資料期間及頻率作基本模型測試;最後並以測試後之匯率預測模型架構,藉由「預測方向正確性」與「預測精準正確性」檢驗比較,對間接匯率能否有助於分析金融風暴期間匯率之變動走勢作探討。結果發現,進行捕捉複雜且持續多變之新台幣與美元間匯率互動關係時,於不同樣本期間上,以短期(1年)期間之樣本資料,最能有助於模型,提昇預測能力;在不同樣本資料頻率上,以日資料最能有效捕捉匯率變動間之關係;而在預測模型於亞洲金融風暴期間,間接匯率是否能對匯率變動之方向進行有效捕捉之實證結果得知,以即期匯率與間接匯率針對非金融風暴期間作匯率補捉時,較能提高預測能力,而在金融風暴期間,應只以單一間接匯率作評估,如此更能精確地捕捉新台幣兌美元匯率變動過程。
    關聯: 臺灣金融財務季刊 2(3),頁 119-147
    顯示於類別:[財務金融學系暨研究所] 期刊論文

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