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基于遗传算法的预测结合方法及其应用

发布时间:2020-11-21 00:31
   金融资产的方差与协方差是资产配置、套期保值、风险管理等实务应用的关键参数,因此对多元波动率预测模型的研究具有重要意义。文章采用预测结合技术,根据设定的优化准则对多个多元波动率模型的预测加权结合作为协方差的预测,其中最优权重通过遗传算法确定并动态调整。以常用低频与高频多元波动率模型为待选模型,沪深300指数与股指期货为实证数据,在多种常用损失函数下的样本外预测性能比较指出,基于遗传算法的线性预测结合在指数变化平稳与震荡期间均可以获得统计上显著较高的预测精度,是较使用单个多元波动率模型更稳健的选择。

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 刘丽萍;;基于高频与低频数据预测的协方差阵的比较[J];统计与决策;2014年07期

2 韩立岩;任光宇;;基于已实现二阶矩预测的期货套期保值策略及对股指期货的应用[J];系统工程理论与实践;2012年12期


【共引文献】

相关期刊论文 前2条

1 瞿慧;徐冰慧;牛孟芝;;基于日内跳跃识别方法的股指期货动态套期保值研究[J];中国管理科学;2015年S1期

2 杨晋璇;余渡;;股指期货、最优套期保值比率与金融资产管理——基于沪深300ETF套期保值的实证[J];财会通讯;2015年11期


【二级参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【相似文献】

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本文编号:2892248

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