TY -的A2 Zargarzadeh哈桑盟——Gyamerah塞缪尔Asante AU -莫约,埃德温PY - 2020 DA - 2020/02/28 TI -使用高斯概率密度预测长期汇率内核和分位数随机森林SP - 1972962六世中- 2020 AB -宏观经济不确定性,准确预测长期汇率决策和规划是至关重要的。测量与汇率相关的不确定性和未来汇率的获得更多的信息,基于分位数回归森林和高斯混合模型的内核(GQRF)构造。季度数据集KSh /美元汇率和宏观经济变量的使用从2007年到2016年。预测地平线跨度从2013年到2016年。预测区间覆盖概率和预测区间的平均宽度为95%和29.6493%,所构造的模型有一个非常高的覆盖概率。确定概率预测的方法是非常重要的实现预测正确的报道。汇率的概率密度预测模型给重要的讯息——预测结果的概率分布。通过这种方式,可以评估不确定性预测,因为完整的汇率分布预测。GQRF是有效的,因为它可以支持不确定性方差与每一个点,这对汇率预测是很重要的。使用构造模型,概率超过数,如未来汇率的概率超过了全年平均汇率计算。 This paper also adds to the scarce literature of exchange rate probability density forecasting using machine learning techniques. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/1972962 DO - 10.1155/2020/1972962 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -