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印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國匯率關聯性分析

為了解決新加坡幣台灣銀行的問題，作者黃意婷 這樣論述：

本研究運用時間序列模型探討東協五國之間匯率關聯性。研究期間為2009/1/1至2019/12/31止，資料為日資料。實證結果運用向量自我迴歸模型及Granger因果關係檢定、衝擊反應分析等研究方法。實證結果顯示存在單向Granger因果關係的包括泰國匯市的變動領先菲律賓與馬來西亞、菲律賓匯市的變動領先印尼、新加坡匯市的變動領先馬來西亞與印尼；而馬來幣報酬率與印尼盾報酬率、泰國泰銖報酬率與印尼盾報酬率、菲律賓披索報酬率與馬來幣報酬率，以及新加坡幣報酬率與菲律賓披索報酬率，彼此間則存在雙向Granger因果關係。其次，就衝擊反應結果顯示，各國受自身的衝擊反應最大，五國的匯率市場，彼此間的衝擊反應

在第一期皆呈現正向反應，且皆在四期內趨近於0，馬來西亞的報酬率最為敏感，分別在受到其他四個國家匯率報酬率的一單位標準差衝擊時，除了自身所受到的衝擊反應最大，都受到最大的正向影響。

整合情感分析與文字探勘技術應用於新聞標題分析：以外匯市場預測為例

為了解決新加坡幣台灣銀行的問題，作者林芝儀 這樣論述：

全球的金融市場通過金融和總體經濟資料相互連結，外匯市場也不例外。匯兌為外匯交易市場最基本的工具，受到貨幣政策、總體經濟資料發布以及地理政治時事的影響而變動，因此新聞訊息對外匯市場的效應不容忽視。本研究旨在探討新聞對外匯預測的影響，由於中文語料在斷詞斷句上較英文困難，因此基於中文語料的外匯預測研究稀少；過去有許多結合文字探勘與情感分析以預測金融市場的研究，但大多數研究使用整篇新聞作為預測資料，大量的資料會使分析所需的時間變長，故本研究以中文國際政經新聞的新聞標題作為資料集，實驗短文本是否能達到長文本的預測效益。透過文字探勘及情感分析技術建立情緒詞庫，以美金兌新台幣、人民幣兌新台幣、港幣兌新台幣

、新加坡幣兌新台幣、日圓兌新台幣、歐元兌新台幣共六種外匯為標的，實驗本研究提出的模型是否改善預測準確性。　　為驗證本研究所提之模型，共進行六個實驗，概述實驗及發現如下：實驗一為訓練詞向量方法使用支持向量機作為預測方法的比較，以BOW、TF-IDF、Word2Vec的CBOW及Skip-gram模型，其中Word2Vec的Skip-gram模型表現最佳，平均準確率63.42%。實驗二為調整實驗一的參數，分別調整iter、size、window，在iter=7、size=250、window=4時，平均準確率最高，為70.27%。實驗三驗證降維是否可以提高準確率，在降維後平均準確率為72.28%。

實驗四為預測方法的比較，以支持向量機（SVM）、K-NN、隨機森林（Random Forest）、多層感知器（MLP），其中支持向量機的模型表現最佳。實驗五為調整實驗四的參數C及gamma，平均準確率為75.22%。實驗六為驗證時間序列的效果，在新聞發佈後預測下一個交易日(D+1)的外匯六種幣別的平均準確率為75.22%，而在之後的交易日新聞逐漸失去效果。根據實驗結果，本研究提供外匯預測模型並建立正、負面情緒詞庫，可作為外匯預測使用，並且探討各國情緒詞庫的差異以及匯率變動之間的關聯。