1、匯率的有效預測不但能夠影響本國與別國的經(jīng)濟與貿易，同時能夠防范國際性金融危機的發(fā)生或減少所造成的損失。傳統(tǒng)的研究方法和模型，不能夠充分的解釋匯率波動這樣的復雜非線性系統(tǒng)，混沌在非線性研究中占有重要地位，本文試圖利用混沌理論對匯率行為進行研究，充分挖掘混沌對復雜非線性系統(tǒng)的解釋與預測能力，以期達到提高匯率預測精度的目的，以此來指導國家宏微觀各主體的經(jīng)濟活動和行為。
　　本文以混沌理論為基礎，同時將神經(jīng)網(wǎng)絡和分形插值法應用于匯率時間序

2、列的研究與預測中。根據(jù)貨幣的活躍程度不同選取三個具有代表性的貨幣對，美元兌人民幣、英鎊兌人民幣、加元兌人民幣。首先，借助于圖示法和指標法對其進行統(tǒng)計性描述，并進行非線性特征分析。然后，利用C-C算法求得三個匯率時間序列的時間延遲、嵌入維數(shù)以此來重構相空間，在此基礎之上，利用wolf算法和G-P算法分別求出最大Lyapunov指數(shù)和分形維數(shù)，對匯率的混沌特性進行驗證。在確定匯率系統(tǒng)的混沌性之后，根據(jù)匯率的混沌特征來分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡和分形插

3、值預測模型。神經(jīng)網(wǎng)絡的構建是將混沌系統(tǒng)重構相空間的最佳嵌入維作為輸入層的神經(jīng)元數(shù)，并將重構相空間中的時序向量作為神經(jīng)元的輸入量；分形插值模型中的垂直比例因子則根據(jù)分形維數(shù)計算求得。最后，在分別利用兩個模型進行預測的基礎上，根據(jù)較大誤差在組合預測模型中占比較小的原則進行動態(tài)組合預測的實證研究。
　　本文通過對三個人民幣匯率的統(tǒng)計性描述得出，匯率時間序列不服從正態(tài)分布，具有非線性特征。同時，求得的三個最大Lyapunov指數(shù)都為正數(shù)，