基于指数每日最高最低值预测的一种新方法

发布时间：2017-08-03 14:01

  本文关键词：基于指数每日最高最低值预测的一种新方法

  更多相关文章： 沪深指数 每日最高最低值 误差修正模型(VECM) GARCH模型

【摘要】：金融市场中有各种各样的指数,在做投资决策时需要对这些指数进行预测。在我国沪深300指数是第一个全面反映沪市、深市综合走势的指数,也是目前作为股指期货标的物的唯一指数,本文构建模型对沪深300指数日最高和最低值进行预测。文中分别使用普通误差修正模型(VECM)和基于广义异方差(GARCH)模型进行分向量估计的VECM对2005年4月8日至2010年3月19日的沪深300指数价格最高、最低值序列进行实证分析,做出相关预测,并利用相对误差对结果进行评价。结果表明,用基于GARCH模型的VECM获得的预测结果相对误差更小,预测也更加精确。
【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【关键词】： 沪深指数 每日最高最低值 误差修正模型(VECM) GARCH模型
【基金】：国家杰出青年基金项目(编号:70825004) 国家自然科学基金资助项目(编号:71271128) 国家自然科学基金委创新研究群体科学基金(10721101) 上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目和上海市重点学科建设项目(B803)资助
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言对金融产品价格的预测一直是应用经济学家们关注的重点之一,随着我国金融市场的不断完善,金融产品、衍生品种类的不断增加,投资杠杆效应的出现不断提升金融产品价格预测的重要性,利用股指期货进行套期保值即将成为机构投资者管理风险的重要手段之一。本文提出通过利用前

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