【IMIWorkingPapersNo.2009】汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

【摘要】

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型(弹性价格、前瞻性和实际利率差模型)的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。

【关键词】

汇率；货币模型；非线性协整；深度GRU神经网络