基于HP滤波和GARCH模型的股票价格趋势预测

发布时间：2020-12-30 04:14

　　在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测。并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助。 

【文章来源】：统计与决策. 2013年05期 北大核心CSSCI

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 模型思想及其方法
    1.1 HP滤波模型的基本思想原理
    1.2 GARCH模型的基本思想原理
    1.3 基于HP滤波法的自回归和GARCH模型
2 实证分析
    2.1 数据额选取
        2.2.1 HP滤波对数据的分解
        2.2.2 自回归模型的拟合和预测
        2.2.3 GARCH模型的拟合和预测
    2.3 预测效果分析
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]用GARCH模型预测沪深300消费指数的变化趋势[J]. 罗艳.  科技致富向导. 2011(15)
[2]基于HP滤波分析方法的我国经济增长研究[J]. 彭兆祺,孙超.  山西财经大学学报. 2011(S1)
[3]基于HP滤波失业率失衡和经济增长失衡的内在机制分析[J]. 龚攀峰.  统计教育. 2009(10)
[4]中国潜在经济增长率分析——HP滤波平滑参数的选择及应用[J]. 张连城,韩蓓.  经济与管理研究. 2009(03)
[5]非线性GARCH模型在人民币汇率预测中的应用[J]. 陈志民,陈恩爱,杨乃如.  宜春学院学报. 2007(02)
[6]基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测[J]. 惠晓峰,柳鸿生,胡伟,何丹青.  金融研究. 2003(05)
[7]非线性GARCH模型在中国股市波动预测中的应用研究[J]. 刘国旗.  统计研究. 2000(01)



本文编号：2946967