18、人民币汇率波动对中日农产品贸易影响的实证分析

人民币汇率波动对中日农产品贸易影响的实证分析

1. 研究背景

自2005年7月21日起,中国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节的有管理的浮动汇率制度。此后,人民币汇率灵活性增强,波动幅度增大。2005年改革后,人民币汇率总体呈上升趋势,到2008年8月,人民币兑日元月平均汇率达6.268,累计升值17.4%。2009年后受金融危机影响,人民币兑日元汇率呈双向波动,波动范围扩大。

农业作为一个特殊产业,汇率波动对农产品贸易的影响与制成品行业有很大差异。日本人口众多、土地相对较少,对农产品进口依赖程度高。中国农产品因成本低,在日本市场具有较强竞争力,多年来日本一直是中国农产品最大出口目的地国。尽管中国农产品对外贸易整体进入逆差时代,但对日本农产品出口一直保持顺差,且顺差规模呈扩大趋势。因此,研究汇率波动和风险对农产品出口的影响具有重要现实意义。

2. 文献综述
  • 国外研究 :Schuh于1974年开启了汇率波动对农产品贸易影响的研究,他认为汇率是农业中被忽视的重要变量。此后众多研究通过定量分析探讨了汇率波动对农产品贸易的影响。汇率对国际贸易的影响主要体现在两方面:一是汇率升降通过影响出口产品价格促进或阻碍出口,如Mckinnon和Kenichi Ohno研究认为汇率波动与贸易量相关性较弱;二是汇率波动带来的风险通过影响出口厂商决策增减出口量,这取决于厂商对汇率风险的态度。多数研究支持汇率波动对农产品出口有负面影响,如Ethier、Taufiq和Choudhry等研究表明多数出口厂商是风险规避者,高汇率风险会触发高利润风险,厂商会减少出口以避免未来收益的不确定性。但也有研究认为汇率风险可能刺激国际贸
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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