政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/67090
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    Title: 模糊時間序列在匯率上之應用
    The Application of Fuzzy Time Series on the Exchange rates
    Authors: 徐祥恩
    Cher, Hsiang En
    Contributors: 鄭宇庭
    蔡紋琦
    徐祥恩
    Cher, Hsiang En
    Keywords: 匯率
    自我相關函數
    模糊自我相關函數
    Date: 2013
    Issue Date: 2014-07-01 12:05:36 (UTC+8)
    Abstract: 近年來，在金融市場的國際化和自由化的情況下，全球經濟的關係越來越密切，而金融市場也逐漸走向全球化。如此一來，當全球的金融市場連動性提高的時候，若投資人想單純透過關注本國金融市場提高自己的報酬或降低投資風險是不夠的，因為市場裡浮動匯率的不確定性無法為投資人帶來更高的獲利，亦給國際間的投資於貿易活動增加了更多的變數。因此，在進行國際間貿易活動時，投資者必須關注利率、通貨膨脹與政治形勢等相關因素，這樣才能針對匯率之變動做出適當的措施以降低此變化所帶來的損失。
    由於過去許多文獻研究中都會探討到匯率問題，然而前人們常利用時間數列之自我相關函數來對匯率進行預測，以供擬定經營策略參考。本研究欲將模糊理論的觀念與匯率應用做結合，利用匯率之區間資料取代單點資料，以進行匯率預測，藉由區間資料考量了更多的資訊，應可獲得更準確的預測。
    本研究結果顯示當自我相關函數分析單點資料的時候會忽略掉一些訊息，如：邊界線上的資料皆會無法反應出來，而利用模糊自我相關函數之分析方法會將其顯示出來。FIACF較容易顯示週期性落後期數，在第8、15、22、29期皆為落後期數，即為每個星期的同一天。因此，本研究發現模糊相關函數之方法會考慮到匯率單一天的波動性，發現單點所遺漏的資訊。
    Reference: 一、 中文文獻
    1. 小溪，2013，人民幣兌美元匯率昨日創20年來新高，北京國鑫黃金。
    2. 小溪，2013，美元兌日元升破98關口，日貿易資料依然低迷，北京國鑫黃金。
    3. 沈中華，2012，貨幣銀行學：全球的觀點，臺北新陸書局。
    4. 曹鎮、陳文福、徐義人，2006， 應用模糊理論於颱風降雨量之推估，水土保持學報。
    5. 李正宇，2009，時間序列分析法-自我回歸模型應用於台灣1999～2008之腸病毒疫情，亞洲大學生物資訊系碩士論文。
    6. 陳嘉文，1999，模糊邏輯在機械設計之應用，元智大學機械工程研究所碩士論文。
    7. 蔣宛如，2013，澳洲央行不排除必要時進一步降息可能，澳幣早盤應聲走貶，臺北財訊快報。
    8. 曾會生，2012，人民幣日元直接交易並非自由兌換，香港商報。
    9. 衛強，2013，全球匯市一夜瘋狂，非農後會否還有好戲？，北京國鑫黃金。
    10. 鄭立功，2012，國際匯率市場和白銀市場關聯分析，北京國鑫黃金。
    11. 霍德明，莊希豐，2006，貨幣銀行學理論與實務，臺北指南書局。

    二、 英文文獻
    1. Butkiewicz, 2006, Fuzzy Approach to Correlation Function, Warsaw University of Technology, Warsaw, Poland.
    2. Carlson, C. and R. Fuller, 2001, On possibilistic mean value and variance of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 122, 315-326.
    3. Cheng , Y. T., B. Wu and C. C. Yang, 2012, Seasonal Effect Identification with Interval Time Series and its application.
    4. Cheng, Y. T. and C. C. Yang, 2013, The Application of Fuzzy Correlation Coefficient with Fuzzy Interval Data.
    5. Dubois, D. and H. Prade, 1987, The mean value of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 24, 279-2300.
    6. Fortin, J., 2008, Gradual Numbers and their Application to Fuzzy Interval Analysis.
    7. Jens Rúni Poulsen, 2009, Fuzzy Time Series Forecasting- Developing a new forecasting model based on high order fuzzy time series.
    8. Levinson, M., 2005, “Guide to Financial Market”, Profile Books Ltd London.
    9. Lodwick, W. A., 2009, The Relationship between Interval, Fuzzy and Possibilistic Optimization.
    10. Ohlbach, H. J., 2004, Fuzzy Time Intervals and Relations.
    11. Singh, S. R., 2007, A robust method of forecasting based on fuzzy time series.
    12. Triennial Central Bank Survey, 2013, Bank for International Settlements.
    13. Tsaur, R. C., 2012, A Fuzzy Time Series-Markov Chain Model with an Application to Forecast The Exchange Rate Between The Taiwan and US Dollar.
    14. Villaverde, K., 2008, Estimating Variance under Interval and Fuzzy Uncertainty: Parallel Algorithms.
    15. Yu, C., 1993, Correlation of fuzzy numbers, Fuzzy Sets and systems, vol. 55, pp.303-307.
    16. Zadeh, 1965, Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 228-353.
    Description: 碩士
    國立政治大學
    統計研究所
    102354029
    102
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102354029
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[Department of Statistics] Theses

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