欧元对人民币汇价短期预测[ 摘 要 ] 以2024年4月---2024年5月欧元对人民币汇价数据为基础，运用ARMA模型进行汇价的拟合，通过对比分析，得出ARMA(2,1)模型能更好地模拟欧元对人民币汇价的走势。文中运用此模型进行预测, 其结果具有精度高、稳定性好等特点。通过对未来汇价的预测可以为有效制定相关决策，实现外汇投资盈利提供帮助。[ 关键词 ] ARMA模型;欧元汇价预测;时序数据;SAS软件 [ Abstract ] Based on the data of Euro against RMB exchange rate from April,2024 to May,2024,using the ARMA model to fit the price,we can acknowledge that the ARMA(2,1) model better simulate the trend of the exchange rate through comparative analysis.In this paper, the result has the advantages of high precision, good stability and other characteristics with using the model.The future exchange rate prediction can provide help to make relevant decisions effectively and achieve implementation of foreign exchange investment profit.[ Key words ] ARMA model; The euro exchange rate forecast; Time series data;SAS software一、绪论为了讨论欧元对人民币汇价动态行为所具有的复杂性，首先需要建立汇价动态预测模型，并对所需模型复杂行为和条件进行探讨。在实际问题中系统现象大多为非平稳序列，由于非平稳时间序列的方差随着时间的推移而增加，并不符合经典回归模型的假设条件，拟合效果也不理想，所以无法使用回归模型来表示该种经济现象和预测未来变化。如何建立表现趋势性和季节性等复杂现象最合适的模型，需要进一步探讨。经过试算认为，用时间序列ARMA模型预测汇价变动精度较高，同时具有一定的可操作性及有用价值。本文就如何选择动态模型进行汇价实证讨论谈点个人见解。二、本论（一） ARMA模型构建思路ARMA预测法是由自回归模型（AR）及移动平均模型(MA)组成的。ARMA系统的建模思想是将预测对象随时间的推移而形成的数据序列视为一个随机序列。构成该时序的单个序列虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却有一定的规律性。假如该时间序列是非平稳序列通过差分才能够达到平稳。在实际应用中要根据系统现象本身特征采纳几种方法交叉使用，然后选择最合适的阶数在实际应用中要根据系统现象本身特征采...
