摘要
本研究運用有別於傳統匯率預測模型的倒傳遞網路模式理論(Back-Propagation Network, BPN)，嘗試捕捉匯率變動之趨勢。首先以BPN理論基礎，討論模型與其參數間之關係，以利規避其缺失，進而界定資料來源且對新台幣兌美元匯率資料分類，對其不同輸入因子、樣本資料期間及頻率作基本模型測試；最後並以測試後之匯率預測模型架構，藉由「預測方向正確性」與「預測精準正確性」檢驗比較，對間接匯率能否有助於分析金融風暴期間匯率之變動走勢作探討。結果發現，進行捕捉複雜且持續多變之新台幣與美元間匯率互動關係時，於不同樣本期間上，以短期（1年）期間之樣本資料，最能有助於模型，提昇預測能力；在不同樣本資料頻率上，以日資料最能有效捕捉匯率變動間之關係；而在預測模型於亞洲金融風暴期間，間接匯率是否能對匯率變動之方向進行有效捕捉之實證結果得知，以即期匯率與間接匯率針對非金融風暴期間作匯率補捉時，較能提高預測能力，而在金融風暴期間，應只以單一間接匯率作評估，如此更能精確地捕捉新台幣兌美元匯率變動過程。
被引用紀錄
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延伸閱讀
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