【摘 要】
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作为一个热门的研究课题,网络分析技术适用于很多领域,比如金融领域、社交领域甚至神经科学领域。本文正是基于网络分析技术对“上证50”的50支股票价格波动建立网络模型。首先,通过向量自回归模型对股票数据建模、得到股票之间的相互影响系数;然后在模型基础上加入再生核函数部分,来拟合比如大盘指数等外界因素对所有股票价格波动的共同影响;最后得到半参数网络时间序列模型,据此可以获取股票之间稀疏的连接关系。为得到
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作为一个热门的研究课题,网络分析技术适用于很多领域,比如金融领域、社交领域甚至神经科学领域。本文正是基于网络分析技术对“上证50”的50支股票价格波动建立网络模型。首先,通过向量自回归模型对股票数据建模、得到股票之间的相互影响系数;然后在模型基础上加入再生核函数部分,来拟合比如大盘指数等外界因素对所有股票价格波动的共同影响;最后得到半参数网络时间序列模型,据此可以获取股票之间稀疏的连接关系。为得到股票价格波动间影响系数,本文提出了基于半参数网络时间序列模型的估计方法;为判断方法和程序正确与否,本文使用数值模拟来验证。最后,本文还使用半参数网络时间序列模型滚动预测“上证50”的50支股票的波动率,最后发现效果优于LSTM的预测结果。
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