【摘 要】
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我国股票市场自成立30多年以来,经历过数次异常波动,这使得学界和业界将量化波动率风险作为风险管理的一个重要课题。在已有文献中人们已建立多种数学模型用于金融风险的量化。从实践角度看,如何利用实证分析方法从众多不同的模型或风险量化方法中选出比较合适的一个是非常有意义的工作。如果能够通过对波动率数据的预测对股票市场的走势做出合理估计,将有助于市场管理部门及时出台政策缓解异常波动对市场稳定性的干扰,也将有
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我国股票市场自成立30多年以来,经历过数次异常波动,这使得学界和业界将量化波动率风险作为风险管理的一个重要课题。在已有文献中人们已建立多种数学模型用于金融风险的量化。从实践角度看,如何利用实证分析方法从众多不同的模型或风险量化方法中选出比较合适的一个是非常有意义的工作。如果能够通过对波动率数据的预测对股票市场的走势做出合理估计,将有助于市场管理部门及时出台政策缓解异常波动对市场稳定性的干扰,也将有助于金融机构以及投资者及时调整投资策略,尽可能减小由于市场波动而造成的负面影响。本文利用上证综合指数以及板块指数的价格数据作为原始数据,通过计算形成频率不同的收益率序列,并使用GARCH族模型、LSTM模型以及混合模型,选取序列中前80%的数据进行拟合,依次对后20%时段的数据进行估计,其次对估计所得的收益率数据运用已实现波动率的方法分别计算每日波动率和每小时波动率,最后借助均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等误差指标将预测波动率与实际波动率对比分析,从而给出各个模型的预测效果和适用场景。通过实证分析得到以下结论:第一,LSTM神经网络模型的预测精度普遍高于传统的GARCH族模型,更适合用于金融时间序列的波动率估计。第二,将LSTM神经网络模型和GARCH模型结合的混合模型在预测方面显示出更高的精度。第三,LSTM神经网络模型的优越性在高频环境中较之于低频环境中更能得以体现。上述结论均显示出LSTM神经网络模型具有较高的学习性和预测精度,在金融数据预测上有较为广泛的运用前景。
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