外汇储备的功能--转

外汇储备的功能主要包括以下四个方面:

  一是调节国际收支,保证对外支付。当国际收支出现逆差时,可以动用储备予以弥补,虽然这只是一种临时性的措施,但是它为准备其他调节措施争取了时间;

  二是干预外汇市场,稳定本币汇率。当外汇市场外汇供大于求时,一国货币当局,如中央银行,在外汇市场上购买外汇以阻止本币汇率的过度上升。当外汇市场外汇供不应求时,又可以卖出外汇,以防止本币汇率的过度下跌;

  三是维护国际信誉,提高对外融资能力。国际资本流动频繁是当今世界的一大特点,资金是否流入某一国家,往往取决于投资者对该国资信的评估,外汇储备充裕的程度是一个重要的评估指标;

  四是增强综合国力和抵抗风险的能力。外汇储备的增加也就是一国对外清偿能力和综合国力的增强。[@more@]

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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