金融时间序列指标判别框架:以特质波动率为例

发布时间：2017-08-10 01:15

  本文关键词：金融时间序列指标判别框架:以特质波动率为例

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【摘要】：基于拐点集合判别的TBUD方法主要思路是分析拐点集合间的关系,并在高维空间进行划分,从而搭建判别模型,并将分析框架应用在特质波动率等若干指标上,利用实证数据得到结论。应用TBUD判别框架可以发现,特质波动率等指标无法对拐点集合进行清晰划分,因而并不具有预测能力。
【作者单位】： 暨南大学管理学院;
【关键词】： 特质波动率 支持向量机 贝叶斯判别 趋势预测
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15JNLH005) 广东省自然科学基金重点项目(2014A030311022)
【分类号】：F830.9
【正文快照】： 一、引言金融工程学科采用经典的资产组合方法,事实上是通过按规则不断重新组合资产获得某指标与滞后一期的收益率关系的显著性,方法本身受数据影响很大,从而导致不同的结果。而众所周知,即使存在预测性,指标也并不仅仅作用于滞后一期,而很可能是不定多期,这使得资产组合方法

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：648189