深证成指收益率分析及预测——基于ARFIMA-GARCH模型

发布时间：2017-12-11 20:38

  本文关键词：深证成指收益率分析及预测——基于ARFIMA-GARCH模型

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【摘要】：以2000年1月4日到2003年11月7日深证成指日收盘价数据为基础,通过对其收益率序列的长记忆性以及异方差性进行检验,建立ARFIMA-GARCH模型,并且将模型对深证成指的预测结果与实际情况进行对比。结果表明,利用ARFIMA-GARCH模型可以较好地分析深证成指日收益率序列的变化特征,从而可以为政府及相关部门提供决策意见。
【作者单位】： 兰州理工大学经济管理学院;兰州理工大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11261031)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 一、引言在金融领域中,股票价格指数是一个国家经济建设健康状况的体温表,它的变化反映了经济结构和经济活动的宏观变化趋势,因此,经济状况与股市行情之间存在着相当密切的关系。在现实经济生活中,股票指数序列的发展变化呈现时变性、随机性、非线性的特点。投资者要想在瞬息

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 冯春山;吴家春;蒋馥;;石油价格的ARFIMA模型预测研究[J];上海理工大学学报;2005年06期

2 林盛;王文超;;基于PCA的ARFIMA-GARCH油价预测模型[J];价值工程;2011年27期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 林盛;王文超;;基于PCA的ARFIMA-GARCH油价预测模型[J];价值工程;2011年27期

2 林雨;孔刘柳;刘培;;基于ARFIMA模型的黄金价格预测[J];南华大学学报(社会科学版);2010年01期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 陈洪涛;石油期货市场多重分形特征及相关问题研究[D];南京航空航天大学;2009年

2 蓝强;煤储层应力敏感性及产能预测研究[D];中国矿业大学（北京）;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 董蕾;基于子系统建模与组合预测的原油价格预测方法研究[D];天津大学;2010年

2 郑俊艳;国际原油价格预测模型研究[D];天津大学;2012年

3 金鑫;期货市场价格波动性研究[D];西南财经大学;2011年

4 刘素军;我国期货价格波动的长记忆性研究[D];中南大学;2006年

5 钱瑞梅;中国燃料油期货价格波动性研究[D];暨南大学;2007年

6 武文婕;我国股票收益率的长记忆性分析研究[D];武汉理工大学;2007年

7 张兴旺;我国股票时序数据长记忆性和非对称性的研究[D];西南财经大学;2008年

8 王晓波;石油期货价格多重分形特征及其奇异性分析[D];天津大学;2009年

9 雷晨;基于RBF网络的原油价格短期波动预测及对我国经济影响的实证分析[D];浙江大学;2010年

10 吴勇;石油价格波动因素分析及实证检验[D];复旦大学;2010年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 冯春山;吴家春;蒋馥;;石油价格的ARFIMA模型预测研究[J];上海理工大学学报;2005年06期

2 李红权;;区间计量方法及其在油价预测中的应用研究[J];计算机工程与应用;2010年06期

3 吴翔;刘金全;隋建利;;国内外原油市场收益率及其波动性的双长记忆性测度[J];技术经济;2009年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 陈璞;长记忆时间序列的研究与应用[D];华中科技大学;2006年

2 雷晨;基于RBF网络的原油价格短期波动预测及对我国经济影响的实证分析[D];浙江大学;2010年

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本文编号：1279853