【摘 要】
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股票市场是经济发展的晴雨表,不仅关乎经济运行的稳定性,还影响着企业的融资效果,其合理运行有助于维护金融市场秩序,促进经济发展。作为股指的重要属性,波动率可以用来衡量金融资产的风险程度,在金融风险管理等领域有着重要的应用。因此,选择准确合理的波动率预测模型具有重要的研究价值。在本文的研究工作中,理论部分主要从国内外波动率研究现状入手,梳理波动率的建模的相关文献,介绍了计量经济学方法和长短期记忆神经网
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股票市场是经济发展的晴雨表,不仅关乎经济运行的稳定性,还影响着企业的融资效果,其合理运行有助于维护金融市场秩序,促进经济发展。作为股指的重要属性,波动率可以用来衡量金融资产的风险程度,在金融风险管理等领域有着重要的应用。因此,选择准确合理的波动率预测模型具有重要的研究价值。在本文的研究工作中,理论部分主要从国内外波动率研究现状入手,梳理波动率的建模的相关文献,介绍了计量经济学方法和长短期记忆神经网络模型的相关理论;实证部分使用中证100指数的5min高频数据得到的高频已实现波动率进行实证分析。首先将残差设定为不同的分布,构建Realized GARCH模型;然后通过Batch Normalization改进LSTM模型,引入Attention机制,构建LSTM、AT-BN-LSTM两种基准模型,最后结合Realized GARCH模型构建4种不同的融合模型,使用4种常见的损失函数作为模型的评价指标。研究表明:1、基于中证100指数高频交易数据计算得到的已实现波动率能较好的刻画真实波动的分布特征,是较为理想的代理变量;2、对于中证100指数来说,计量经济学预测方法和基于神经网络模型的预测方法其预测效果不一样,神经网络模型相对于计量经济学模型其预测性能有一定程度提升;3、融合模型的预测效果比单一的神经网络模型和计量经济学模型的预测效果都要好,并且融合模型预测顺序对预测精度也有所影响。
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