基于小波消噪GARCH模型的汇率波动序列研究的开题报告.docx

基于小波消噪GARCH模型的汇率波动序列研究的开题报告1.研究背景和意义外汇市场中的波动是一种自然现象，但通常也反映着某些宏观经济变化的信号。汇率波动序列的研究对于预测和控制金融市场的风险具有重要意义。GARCH模型是一种用于建模和预测金融市场波动率的方法，已被广泛应用于汇率预测领域。然而，GARCH模型在对非线性、不稳定和异方差的数据进行建模和预测时可能存在一定的误差。因此，将小波分析技术引入GARCH模型可能是一个可行的方法，它可以消除错误和噪声，提高模型的预测精度。2.研究目的本研究的主要目的是通过结合小波消噪技术和GARCH模型，对汇率波动序列进行深入的研究和预测。具体来说，研究目的包括：(1)探讨小波分析技术在汇率波动序列消噪中的应用，并对消噪之后的序列进行描述性统计和时间序列分析。(2)基于消噪后的序列建立小波消噪GARCH模型，并对模型进行研究和优化。(3)对模型进行预测，并与传统的GARCH模型进行比较和评估。3.研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：(1)数据预处理：收集外汇市场的实际数据，并进行清洗、预处理和转换。(2)小波消噪：使用小波分析技术对汇率波动序列进行消噪。(3)描述性统计和时间序列分析：对消噪之后的序列进行描述性统计和时间序列分析，包括均值、方差、偏度、峰度、ADF检验、ACF和PACF分析等。(4)小波消噪GARCH模型：基于消噪后的序列建立小波消噪GARCH模型，并对模型进行研究和优化。(5)比较和评估：对小波消噪GARCH模型和传统的GARCH模型进行比较和评估，包括预测误差、拟合度、精度等指标。4.研究预期成果通过本研究，预计可以达到以下的预期成果：(1)给出小波消噪GARCH模型在汇率波动序列预测方面的应用总结，并对模型的有效性和准确性进行评估。(2)促进汇率波动序列预测方法的改进和优化。(3)对于金融市场的决策者提供一种新的解决方案，以提高市场风险预测和控制的准确性。(4)培养学生的数理金融建模能力，并为对相关领域的研究提供有用的参考。5.参考文献[1]王益民,王庆国,男颖.基于小波分析的金融时序分析[J].数据分析与知识发现,2017,1(12):68-75.[2]张卫民,张辉明,刘慧萍.基于小波消噪的GARCH模型在股指期货波动率预测中的应用[J].数理统计与管理,2011,30(5):865-870.[3]Engle,R.F.,&Bollerslev,T.(1986).Modellingthepersistenceofconditionalvariances.EconometricReviews,5(1),1-50.[4]Higgins,M.L.,&Bera,A.K.(1992).AclassofnonlinearARCHmodels.InternationalEconomicReview,33-58.[5]Ababneh,B.,&Abu-Musa,A.A.(2018).ForecastingforeignexchangeratesusingGARCHmodels:empiricalevidencefromArabcurrencies.JournalofFinanceandInvestmentAnalysis,7(4),80-92.