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In recent years, support vector regression (SVR), a novel neural network
technique, has been successfully used for financial forecasting. This paper deals with the application of SVR in exchange rate forecasting. Based on SVR, a nonparametric autoregressive (AR) model is applied to forecasting the daily exchange rates of two currencies (South Korea Won and Singapore Dollar) against the US dollar. The empirical results show that under various forecasting horizons, SVR performs better than the random walk model, parametric AR model and the nonparametric AR model estimated by neural network, based on the criteria of two evaluation metrics and three
encompassing tests. No structured way being available to choose the free parameters of SVR, the sensitivity of the forecasting performance is also examined to the free parameters
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참고문헌 (28)
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Adya, M. / 1998 / effective are neural networks at forecasting and prediction? A review and evaluation / Journal of Forecasting 17 : 481 ~ 495
Ashok, K.N. / 2002 / Forecasting daily foreign exchange rates using genetically optimized neural networks / Journal of Forecasting 21 : 501 ~ 511
Balkin, S. D. / 2000 / Automatic neural network modelling for Univariate time series / International Journal of Forecasting 16 : 509 ~ 515
Box, GEP / 1994 / Time Series Analysis: Forecasting and Control / Prentice Hall
Cao, L / 2001 / Financial forecasting using support vector machines / Neural Computation and Application 10 : 184 ~ 192
Ashok, K.N. / 2002 / Forecasting daily foreign exchange rates using genetically optimized neural networks / Journal of Forecasting 21 : 501 ~ 511
Balkin, S. D. / 2000 / Automatic neural network modelling for Univariate time series / International Journal of Forecasting 16 : 509 ~ 515
Box, GEP / 1994 / Time Series Analysis: Forecasting and Control / Prentice Hall
Cao, L / 2001 / Financial forecasting using support vector machines / Neural Computation and Application 10 : 184 ~ 192
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