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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综述报告
汇率是指两个国家货币之间的兑换比率。随着国际贸易和金融交易的不断发展，汇率成为了国际经济活动中的重要指标。有效的汇率预测方法对于投资者、企业和政府来说都至关重要，可以为其决策提供重要的参考依据。本文将综述基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究。
一、小波分析
小波分析（WaveletAnalysis）是一种数学方法，可以将时间序列数据分解成频率和时间两个维度。与传统的傅里叶分析相比，小波分析具有更高的时间和频率分辨率，能够有效地捕捉时间序列中的局部特征和非线性关系。小波分析应用于预测汇率时，可以使得预测精度更高。
二、神经网络
神经网络（NeuralNetwork）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它是一种非线性映射方法，能够学习和识别数据中的模式和关系。神经网络应用于预测汇率时，可以通过大量的历史数据来训练模型，预测出汇率的未来趋势。
三、基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究
基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究是将两种方法结合起来，利用小波分析对时间序列数据进行分解，再将分解后的数据输入到神经网络中进行训练和预测。该方法能够较好地捕捉汇率的非线性关系和局部特征，提高了预测精度。
在汇率组合预测方面，有研究采用了MAS和PCA两种方法对多个货币之间的交叉影响进行分析和降维，再将得到的主成分序列输入到小波神经网络中进行预测，研究结果表明，该方法能够有效地预测汇率趋势。
还有研究基于小波神经网络模型建立了基于少量外汇货币对的复合指标体系，通过对不同外汇货币对的复合指标进行分析，最终得出未来汇率趋势，研究结果表明，该方法的预测精度相对较高。
总之，基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究，可以有效地提高汇率预测精度，为投资者、企业和政府决策提供重要的参考依据。