【摘 要】
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金融市场中的波动率是资产定价和风险度量的核心,准确预测波动率始终是金融学界和业界所研究的热门话题之一,具有重大的理论和实际意义。近年来,人工智能技术发展迅速,随着人工智能理论的成熟,机器学习和深度学习模型逐渐被应用到金融领域,尤其广泛应用于金融时间序列预测中。本文紧跟前沿理论和技术,利用深度学习模型结合传统计量GARCH族模型来构建新的模型预测波动率。首先通过Batch Normalization
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金融市场中的波动率是资产定价和风险度量的核心,准确预测波动率始终是金融学界和业界所研究的热门话题之一,具有重大的理论和实际意义。近年来,人工智能技术发展迅速,随着人工智能理论的成熟,机器学习和深度学习模型逐渐被应用到金融领域,尤其广泛应用于金融时间序列预测中。本文紧跟前沿理论和技术,利用深度学习模型结合传统计量GARCH族模型来构建新的模型预测波动率。首先通过Batch Normalization方法改进LSTM模型,引入Attention机制,为不同时刻输入特征向量分配不同的权重,构建AT-BNLSTM模型,并把由高频数据算出的已实现波动率和反映宏观经济词语的百度指数作为模型的输入特征,而后融合传统GARCH族模型,构建七种不同的AT-BNLSTM-GARCH类模型,然后通过在不同时间点使用不同的GARCH族模型参数构建动态AT-BNLSTM-DGARCH模型,各种模型具采用滚动预测的方法。本文选取上证50指数2015年1月5日至2020年9月30收益率的日波动率作为研究对象,实证结果显示,LSTM模型和本文构建的AT-BNLSTM模型两种深度学习模型的预测性能远好于传统GARCH族模型。七种AT-BNLSTM-GARCH类模型在测试集上的六种损失函数均小于AT-BNLSTM模型,损失函数的MCS检验的p值均大于AT-BNLSTM模型,说明在深度学习模型中加入GARCH族模型参数确实能提高深度学习模型的预测性能。而动态AT-BNLSTM-DGARCH模型在测试集上的六种损失函数均小于其他模型,损失函数的MCS检验的p值均大于其他模型,表明动态AT-BNLSTM-DGARCH模型对上证50指数波动率的预测性能相对来说最好。之后使用动态AT-BNLSTM-DGARCH模型预测的波动率通过分位数回归方法计算Va R测度风险并进行失败率检验,结果显示,在95%的置信水平下,计算得到的Va R通过了Kupiec检验,说明模型精确地刻画了风险值。因此,本文构建的混合模型为准确预测波动率和测度风险提供了一种新方法。
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