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第二節 研究建議
本篇研究的目的在於提供匯率預測領域一個概念及想法，除了利用時間序列 的模型來進行匯率的預測外，我們可以透過將樣本資料拆解來擷取更多的訊息，
藉此提高模型的預測能力，因此，在模型或變數的選取部分都略顯簡化，故建議 日後在進行匯率預測相關研究者可以從以下幾個部分進行加強或延伸：
1. 近年來隨著匯率預測的方法持續地推陳出新，在選取以 ARIMA 模型作為 模型間比較的基準時，我們可以考慮再加入 GARCH 相關模型來進行估計，
甚至最近普遍被學者使用的預測方法，如類神經網路或基因演算法等也可 以納入在比較的基礎上來進行驗證，比較不同模型間的績效表現，進而配 適出最適當的匯率預測的模型。
2. 本篇研究選取了 Beveridge-Nelson 分解趨勢的方法作為樣本資料的拆解，
而在估計景氣循環的文獻當中，通常都會將 Hodrick-Prescott 分解與 Kalman 濾波分解的方法考慮進來，比較不同分解趨勢方法估計的準確度，
如 Lee(2000)及彭惠琴(2003)皆將三種方法納入模型進行分析，因此，在進 行匯率預測時，也可以考慮將另外兩種分解趨勢的方法加以考慮，進而找 出最適分解趨勢的方法來處理模型中的變數資料。
3. 在變數的選取上，本研究只採用了股價與利率兩種變數，但近年來已有相 當多的文獻開始探討匯率與各種經濟變數之間的關聯性，如油價、失業率、
股價報酬等，因此，建議未來在進行共整合分析時，可以根據經濟相關理 論，同時納入多個變數來分析以提升模型解釋力。
4. 本篇利用了三種模型來進行匯率的預測，附表中分別統計了三種模型預測 匯率的方向是同向抑或反向，從統計結果，預測匯率方向同向的有 19 天，
反向的有 11 天，代表三種模型在 30 天期的匯率預測中能夠有效掌握匯率 的方向將近 20 天，這對於匯率預測領域是ㄧ個相當重要的結果。如果未來
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能夠以匯率預測的方向做為研究的主題，將預測誤差控制在一定的準確度 之下，讓模型能夠有效掌握匯率方向將近八成抑或是九成，這對於進行匯 率避險的企業或政府而言，都將有莫大的幫助。
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日期 2013/10/25 2013/10/28 2013/10/29 2013/10/30 2013/10/31 原始匯率 29.388 29.402 29.4165 29.405 29.3795日期 2013/11/8 2013/11/11 2013/11/12 2013/11/13 2013/11/14 原始匯率 29.421 29.504 29.5755 29.5935 29.557
日期 2013/11/15 2013/11/18 2013/11/19 2013/11/20 2013/11/21 原始匯率 29.5635 29.523 29.468 29.5115 29.565
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日期 2013/11/22 2013/11/25 2013/11/26 2013/11/27 2013/11/28 原始匯率 29.5695 29.5895 29.583 29.597 29.59
日期 2013/11/29 2013/12/2 2013/12/3 2013/12/4 2013/12/5 原始匯率 29.594 29.5615 29.5975 29.587 29.5925
日期 2013/10/25 2013/10/28 2013/10/29 2013/10/30 2013/10/31 原始匯率 29.38800 29.40200 29.41650 29.40500 29.37950
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日期 2013/11/15 2013/11/18 2013/11/19 2013/11/20 2013/11/21 原始匯率 29.56350 29.52300 29.46800 29.51150 29.56500
日期 2013/11/22 2013/11/25 2013/11/26 2013/11/27 2013/11/28 原始匯率 29.56950 29.58950 29.58300 29.59700 29.59000
日期 2013/11/29 2013/12/2 2013/12/3 2013/12/4 2013/12/5 原始匯率 29.59400 29.56150 29.59750 29.58700 29.59250 日期 2013/10/25 2013/10/28 2013/10/29 2013/10/30 2013/10/31 原始匯率 29.38800 29.40200 29.41650 29.40500 29.37950 預測匯率 29.38866 29.38808 29.39524 29.41300 29.39417 預測誤差 -0.00066 0.01392 0.02126 -0.00800 -0.01467 累加 RMSE 0.00066 0.00985 0.01468 0.01333 0.01361
累加 MAE 0.00066 0.00729 0.01195 0.01096 0.01170
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日期 2013/11/8 2013/11/11 2013/11/12 2013/11/13 2013/11/14 原始匯率 29.42100 29.50400 29.57550 29.59350 29.55700
日期 2013/11/15 2013/11/18 2013/11/19 2013/11/20 2013/11/21 原始匯率 29.56350 29.52300 29.46800 29.51150 29.56500
日期 2013/11/22 2013/11/25 2013/11/26 2013/11/27 2013/11/28 原始匯率 29.56950 29.58950 29.58300 29.59700 29.59001
日期 2013/11/29 2013/12/2 2013/12/3 2013/12/4 2013/12/5
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日期 2013/10/25 2013/10/28 2013/10/29 2013/10/30 2013/10/31 原始匯率 29.388 29.402 29.4165 29.405 29.3795
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日期 2013/11/8 2013/11/11 2013/11/12 2013/11/13 2013/11/14 原始匯率 29.421 29.504 29.5755 29.5935 29.557
日期 2013/11/15 2013/11/18 2013/11/19 2013/11/20 2013/11/21 原始匯率 29.5635 29.523 29.468 29.5115 29.565
日期 2013/11/22 2013/11/25 2013/11/26 2013/11/27 2013/11/28 原始匯率 29.5695 29.5895 29.583 29.597 29.59 ARIMA(2,1,2)
預測匯率 29.571 29.5648 29.5883 29.5884 29.5944
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累加 RMSE 0.03547 0.03506 0.03430 0.03363 0.03296 累加 MAE 0.02710 0.02699 0.02605 0.02532 0.02448
VECM
預測匯率 29.56669 29.56735 29.58614 29.57900 29.59328 累加 RMSE 0.03495 0.03447 0.03372 0.03321 0.03255
累加 MAE 0.02683 0.02661 0.02559 0.02528 0.02440 B-N
預測匯率 29.56915 29.57239 29.58426 29.57473 29.59002 累加 RMSE 0.03504 0.03443 0.03367 0.03328 0.03260
累加 MAE 0.02640 0.02598 0.02491 0.02480 0.02381
日期 2013/11/29 2013/12/2 2013/12/3 2013/12/4 2013/12/5 原始匯率 29.594 29.5615 29.5975 29.587 29.5925 ARIMA(2,1,2)
預測匯率 29.5876 29.5978 29.5601 29.595 29.5909 累加 RMSE 0.03234 0.03250 0.03269 0.03215 0.03161 累加 MAE 0.02379 0.02425 0.02472 0.02414 0.02339
VECM
預測匯率 29.58523 29.58967 29.55741 29.59530 29.58283 累加 RMSE 0.03196 0.03183 0.03216 0.03164 0.03116
累加 MAE 0.02379 0.02396 0.02453 0.02397 0.02350 B-N
預測匯率 29.58282 29.58631 29.55799 29.59516 29.58632 累加 RMSE 0.03205 0.03181 0.03211 0.03159 0.03108
累加 MAE 0.02332 0.02338 0.02395 0.02341 0.02283
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