特征滞后计算的股市波动预测

发布时间：2017-09-15 15:08

  本文关键词：特征滞后计算的股市波动预测

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【摘要】：针对股票价格波动拐点难以有效预测导致预测精度不高的问题,提出一种特征滞后程度计算的均值门限广义自回归条件异方差(LRD-TGARCH-M)模型。首先,基于股价波动与指标变化出现的不一致性,给出了滞后性的定义,并引入能量波动概念,从能量角度提出特征滞后程度(LD)计算模型;然后,用LD度量拐点出现之前的风险大小,将其加入到股价均值方程中,克服均值门限广义自回归条件异方差(TGARCH-M)模型对拐点预测的不足;其次,根据拐点附近波动相对剧烈,将LD加入到误差项的方差方程中,优化方差的变化,提高模型的预测精度;最后,给出了LRD-TGARCH-M模型的波动预测公式和精度分析,并在股票数据上进行实验,结果表明,与TGARCH-M模型相比,精确度提高了3.76%;与均值指数GARCH(EGARCH-M)模型相比,精确度提高了3.44%,证明了LRD-TGARCHM模型可以提高股价走势预测精度,减小误差。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 股价波动 特征滞后 能量性 波动风险 门限广义自回归条件异方差模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61175051,61070131,61175033)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言股票市场波动性一直是研究的热点,早期主要有自回归(Auto Regressive,AR)模型、自回归滑动平均(Auto-Regressiveand Moving Average,ARMA)模型以及自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型等应用于时间序列预测[1],但是这些模型主要运用

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本文编号：857252