政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/76425

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Title:	運用資料探勘技術於台幣匯率趨勢預測之研究 A Study of Applying Data Mining to Predict the Trend of TWD Exchange Rate
Authors:	陳威宇
Contributors:	楊建民教授陳威宇
Keywords:	資料探勘倒傳遞類神經網路匯率預測灰色地帶 Data Mining BP Neural Network Exchange Rate Grey Area
Date:	2015
Issue Date:	2015-07-13 11:07:42 (UTC+8)
Abstract:	台灣地狹人稠，自然資源不足，台灣絕大數的資源必須仰賴國際貿易的補充，來維持經濟的發展，國際貿易可說是台灣經濟的命脈。在國貿中，匯率的變化更是深深影響每筆交易，對於政府與投資者都是不可不重視課題。過去對於匯率影響相關因素之研究許多，但欠缺一個綜合整體因素之研究，本研究就已整合過去文獻為出發點，延伸至對輸入資料進行優化，並利用滾動建模方式建立投資組合，提供投資者適當之進場時間與投資報酬率區間之參考依據本研究建立倒傳遞類神經網路模型，整理學者對於台幣匯率影響之因素如國際收支、外匯存底、主要貿易國匯率等共27項，以自2003年7月到2014年10月資料為模型輸入，預測以美元為標準的月平均台幣匯率漲跌，並比較過濾灰色地帶(Grey Area)之模型與原模型之預測能力差異，再以滾動建模方式觀察不同進場時間之平均獲利與投資報酬上下限值。結果發現，有過濾輸入值與輸出值之灰色地帶模型預測能力優於只過濾輸入值之灰色地帶模型，而預測能力在四者之中最差為未過濾之模型。而在投資報酬率部分，有過濾輸入輸出值之灰色地帶模型進場一到三年之平均報酬率介於5.02%~6.13%，獲利區間為2.8%~10.84%；只過濾輸入值之灰色地帶模型進場一到三年之平均報酬率介於4.39%~5.72%，獲利區間為1.17%~10.84%；未過濾灰色地帶之模型進場一到三年之平均報酬率介於3.86%~5.18%，獲利區間為-0.71%~10.54%，本研究之結果可在政府及投資人投資決策上給予具有參考性的指標。未來研究方向可加入利用文字探勘或情緒探勘來觀察政策對匯市所造成之影響或觀察金融海嘯前資料的變化來預測金融危機之發生。 Taiwan is a small island with limited land but huge population, and the nature resources can’t afford to the economic development. Therefore, we have to rely on international trades to supplement our resources. However, exchange rate plays an important role in international trades, because it impacts each trade directly. For government and investors, exchange rate is an important topic they should notice. This study consolidated the scholars’ studies on the factors impacting the exchange rate to build a backward-propagation neural network model. We collected 27 variables (such as BoP, inflation rate, GDP…) as model’s input, and the prediction of exchange rate’s appreciation or depreciation is the output. The study compares four kinds of model’s accuracy, precision, recall and ROI. One is filter grey area data in input and output, and the second is only filter grey area data in input data, and the third is only filter grey area data in output result, and the last is no filter any data. The result shows that the first model is the best. Its average ROI of one year is between 5.02%~6.13%, and the profit range is between 2.8%~10.84%. This study suggests investors to collect past seven years data and filter the grey area data to build up the model to predict the next year’s exchange rate. Beside, when we saw the predict values in grey area, we should not invest. Follow this rule, this model will be helpful for investors when they need references to make exchange rate investment decisions. For future researches, I suggest that one way is to use text mining or motion mining to find out how the policies impact exchange rate market. The other way is to observe the change before economic crisis trying to predict the happening times for helping investors to avoid the economic crisis.
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Description:	碩士國立政治大學資訊管理研究所 102356028 103
Source URI:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102356028
Data Type:	thesis
Appears in Collections:	[Department of MIS] Theses

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