基于梯度因子的ARMA-GARCH股票价格预测模型研究

发布时间：2017-06-02 14:16

  本文关键词：基于梯度因子的ARMA-GARCH股票价格预测模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：股票价格时间序列的不确定性是股票市场具有复杂运动规律的综合外在表现形式,通过科学建模对其展开预测性研究已经成为金融研究领域的一大热点。作为一种经典的金融时序回归方法,ARMA-GARCH模型在处理股指数据时却并未融合股票价格行为背后所蕴含的经验知识,在一定程度上影响了预测模型泛化能力的进一步提高。本文把时序历史数据变化趋势的微分信号和股票市场的隔夜跳空开盘信息综合提取为一个梯度因子并引入到传统ARMA-GARCH模型中,建立了基于梯度因子的G-ARMA-GARCH模型。通过对上证综指、深证成指、香港恒生和标准普尔500指数收盘价收益率的实证研究表明,融合了梯度因子信息的G-ARMA-GARCH模型预测精度显著提高,而且具有良好的稳定性。
【作者单位】： 山西大学管理与决策研究所;山西大学经济与管理学院;
【关键词】： 股票价格预测 ARMA-GARCH 梯度因子
【基金】：国家自然科学基金面上项目(71371113) 教育部人文社会科学研究项目(13YJA790154)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一引言随着我国资本市场的日臻完善,对于股票价格时序数据预测研究的必要性已经成为所有市场参与者以及相关研究人员的共识。股票价格的波动受到诸多综合因素的影响,所呈现出的动态、非线性等特点给相关分析研究带来了一定的困难,因此从减少投资风险或扩大投资收益的角度出发,

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本文编号：415564