【摘 要】
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在现代金融领域中,为了能够科学分析金融市场的不确定性,最常见的手段是对金融时间序列建立模型。但是在传统的金融计量学模型中,有一个独立同方差的假设,而关于金融市场的大量研究却表明方差是一直在变化的,从而导致传统的金融计量学模型不能够准确地描述金融市场的经济活动。直到Engle（1982）教授首次提出了自回归条件异方差（简称ARCH）这个概念,使得对时间变化的波动率的建模有了突飞猛进的进展,Engle
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在现代金融领域中,为了能够科学分析金融市场的不确定性,最常见的手段是对金融时间序列建立模型。但是在传统的金融计量学模型中,有一个独立同方差的假设,而关于金融市场的大量研究却表明方差是一直在变化的,从而导致传统的金融计量学模型不能够准确地描述金融市场的经济活动。直到Engle（1982）教授首次提出了自回归条件异方差（简称ARCH）这个概念,使得对时间变化的波动率的建模有了突飞猛进的进展,Engle教授并因此获得了 2003年的诺贝尔经济学奖。ARCH模型在提出之后便迅速成为了一种受到研究学者非常欢迎的非线性金融时间序列模型。卷积神经网络（简称CNN）是目前一种学习效率非常高的神经网络。CNN特点之一就是将特征抽取和分类的过程相结合进行神经网络的训练,CNN已经在图像分类和大规模连续语音中获得了巨大成功。现如今把CNN应用到其他领域是一项非常重要的工作。我们在使用ARCH模型的时候,一个重要的步骤就是确定ARCH模型的阶数。在本论文中,我们首先创新地采用了卷积神经网络去预测自回归条件异方差模型（ARCH模型）的阶数。其次,我们在传统的残差卷积神经网络的基础上提出了一种改进的“双加”（Double addition）的残差神经网络结构。在本文中,我们对传统的卷积神经网络模型、本文新提出的“双加”（Double addition）的网络模型、AIC和BIC以及似然函数准则这三种方法进行了实验比较。我们发现“双加”（Double addition）网络模型在ARCH模型的定阶问题上表现的最为出色。
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