【摘 要】
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随着经济全球化的日益深入，人民币汇率的变动不仅影响着中国经济，对世界主要经济体的影响也举足轻重。本文采用2010年1月1日～2021年11月30日美元兑人民币汇率序列为研究对象，引入ELMAN神经网络方法，并结合经典计量经济学方法，构建多种时间序列模型和神经网络模型及二者组合模型进行实证分析，并以均方误差MSE作为模型预测精度的评价准则，发现将序列分解为线性部分和非线性部分的模型精确度明显较高，且
【机 构】
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中国地质大学(武汉)财务与资产管理部
【基金项目】
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国家自然科学基金（71974001）； 教育部人文社会科学研究项目（19YJCZH069）；
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随着经济全球化的日益深入，人民币汇率的变动不仅影响着中国经济，对世界主要经济体的影响也举足轻重。本文采用2010年1月1日～2021年11月30日美元兑人民币汇率序列为研究对象，引入ELMAN神经网络方法，并结合经典计量经济学方法，构建多种时间序列模型和神经网络模型及二者组合模型进行实证分析，并以均方误差MSE作为模型预测精度的评价准则，发现将序列分解为线性部分和非线性部分的模型精确度明显较高，且EGARCH-ELMAN模型对序列的预测最准确，且绝对预测精度也达到较高的水平，这对美元兑人民币汇率预测具有重要的借鉴意义，进而对国家稳定外汇市场和防范短期大规模资金流动带来的潜在金融风险具有重大实践意义。
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