基于微分信息的ARMAD-GARCH股价预测模型

发布时间：2017-07-18 16:32

  本文关键词：基于微分信息的ARMAD-GARCH股价预测模型

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【摘要】：ARMA-GARCH模型进行股票价格收益预测时,只考虑了滞后历史数据所包含的信息,而对于在每个滞后时间点的变化趋势信息却未纳入计算模型进行统一考虑,在一定程度上影响了模型分析时序数据时的泛化能力.本文提出了一种基于微分信息的ARMAD-GARCH模型,在包含传统ARMA-GARCH模型对因变量的滞后值以及残差滞后值进行线性回归的基础之上,又在条件均值方程中增加了因变量滞后值的近似微分信息,用以融合股票价格变化趋势信息,提高预测模型对于价格演变方向的判别能力.通过对于不同市场综合股指收益率数据的实证研究表明,ARMADGAR,CH模型在数据除噪,趋势判别以及预测精确度等方面均优于一般的ARMA-GARCH模型.
【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 ARMAD-GARCH模型 微分信息
【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】： i引言随着经济金融市场的不断发展,影响股票市场交易的因素越来越多,除去市场基本因素外国家政治、宏观经济、税收政策、金融状况以及投资者非理性心理及行为因素等均对股票价格有着程度大小不一且相互关联的影响,因此造成的高噪声及显著非平稳等特点也使得股票价格时序数据的，

本文编号：558696