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基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究的中期报告
本研究旨在探讨基于小波分析与神经网络的汇率组合预测方法，并进行实证研究，以提高汇率预测的准确性和稳定性。
首先，本研究选择了美元兑欧元、日元、英镑、人民币等主要货币对进行研究，并采用小波分析对汇率时间序列进行分解和重构，以提取汇率序列中的长、短期趋势成分。其次，本文采用神经网络模型对小波分析得到的组合序列进行预测，通过融合多种模型构建集成预测，提高预测的精度和稳定性。
经过初步实证研究，研究结果表明，基于小波分析的汇率序列预处理方法可以有效地提取汇率序列中的长、短期趋势成分，为后续预测模型的建立提供了有力的支持。同时，神经网络模型相比传统的时间序列模型具有更强的非线性拟合能力和适应性，在汇率预测中具有广阔的应用前景。
然而，本研究还存在不足之处，例如对模型的参数调整和模型结构的优化有待加强；数据样本较少，需要进一步扩大研究范围和时间跨度；同时还需要结合实际情况进一步细化预测模型的应用场景和实际效果。
综上所述，基于小波分析与神经网络的汇率组合预测方法具有一定的理论与实践意义，在国际金融领域发挥着越来越重要的作用，本研究的实证结果也为后续相关研究提供了有益的启示。