【摘 要】
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本文采用了11种机器学习算法,用以研究宏观经济变量以及其他变量能否用于预测汇率的变化。本文将这些机器学习算法用于汇率预测中,并将预测结果用于国际资产投资组合的汇率风
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本文采用了11种机器学习算法,用以研究宏观经济变量以及其他变量能否用于预测汇率的变化。本文将这些机器学习算法用于汇率预测中,并将预测结果用于国际资产投资组合的汇率风险对冲中,提出了符合当前国际金融市场的风险对冲方法。其中,本文的研究将随机游走模型(Random Walk,RW)以及基于最小二乘法的线性回归(OLS)作为汇率预测的准确程度的比较基准;将完全不对冲组合(No Hedge),完全对冲组合(Full Hedge)以及以基于最小二乘法的线性回归模型预测得到的汇率变化结果进行的部分对冲组合(OLS)作为国际资产投资组合的汇率风险对冲投资结果的比较基准。结果显示,使用机器学习算法可以有效的提高汇率预测结果的准确性,同时在国际资产投资组合中取得更高的收益率以及更高的夏普率。其中,LASSO回归、随机森林算法(Random Forest)以及偏最小二乘法(PLS)可以得到更高的汇率预测准确性;基于梯度下降法的线性回归模型(Linear Regression)、偏最小二乘法(PLS)以及随机森林算法(Random Forest)在不同时间段内的汇率风险对冲中均有更好的表现和更好的稳定性。此外,本文在相关论著的基础上,将传统的经济学理论与模型与新的估计方法相结合,发现一国货币总量、GDP增长率以及通货膨胀率是影响汇率的关键因素。
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