新冠疫情和投资者情绪对汇率短期变化的影响及预测：基于深度学习算法的实证证据.pdfVIP

西华大学硕士学位论文

摘要

汇率是一个国家最主要的经济指标，是世界各国之间相互连接的桥梁，其变化不仅

会对一个国家的宏观经济运作和资源配置造成重大的影响，还可以直接影响跨国经济活

动。自2020年新冠疫情爆发后，外汇市场投资者出现恐慌情绪，导致人民币汇率整体

出现一种“先跌后涨”的态势，其汇率的变动幅度也比以前更大。因此，要想保持汇率

市场的稳定，就有必要对汇率变动方向做出准确预测。但是外汇市场是一个高度波动性

市场，传统的线性预测模型不能充分刻画市场的随机性和波动性，且现有的多数研究未

考虑诸如新冠疫情和投资者情绪等微观市场的信息。随着汇率预测研究的深入，深度学

习方法被证明对时间序列数据波动性的判断和预测方面具有更高的精度并且能够较好

地反应微观市场的信息。基于此，本文纳入新冠疫情和投资者情绪分析其对汇率变动的

影响，然后结合上述信息采用深度学习方法对汇率变动进行预测。

本文实证研究主要分为三个部分，首先，本文创新性地引入投资者市场情绪指标和

新冠疫情指标，在三组汇率日度数据的基础上进行回归分析，研究投资者市场情绪和新

冠疫情对汇率变动的影响。其次，在日度数据中以新冠疫情和投资者市场情绪作为预测

因子，结合多因素LSTM模型对汇率变动做出短期预测。最后，引入日内高频数据进行

汇率变动预测，通过两种维度数据预测误差结果对比证明LSTM模型预测具有高精度。

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实证结果表明：、新冠疫情的增长和投资者市场情绪对汇率变动具有显著影响。、

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在日度数据中，引入投资者情绪后可以提升汇率变动的预测能力。、在不同的时间跨

度预测上，与传统汇率预测模型相比，基于LSTM神经网络的深度学习模型在汇率变动

的预测中有着更高的精度。

关键词：新冠疫情；投资者情绪；深度学习；LSTM神经网络

I

新冠疫情和投资者情绪对汇率短期变化的影响及预测：基于深度学习算法的实证证据

Abstract

Exchangerateisthemostimportanteconomicindicatorofacountryandserves

asabridgeconnectingcountriesaroundtheworld.Itschangesnotonlyhaveasignifi

cantimpactonacountrysmacroeconomicoperationandresourceallocation,butalso

candirectlyaffectcross-bordereconomicactivities.SincetheoutbreakoftheCOVID-

19in2020,investorsintheforeignexchangemarkethavepanicked,leadingtotheov

eralltrendoffallingfirstandthenrisingoftheRMBexchangerate,anditsexchan

geratehasalsochangedmorethanbefore.Therefore,inordertomaintainthestabilit

yoftheexchangeratemarket,itisnecessarytomakeaccuratepredictionsaboutthe

directionofexchangeratefluctuations.However,theforeignexchangemarketisahig

hlyvolatilemarket,andthetraditionallinearpredictionmodelcannot