【摘 要】
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基于GARCH族混合模型预测了沪深300指数的波动变化,比较了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别与GARCH类模型组合形成的两类混合模型的预测效果。研究发现:ANN类混合模型
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于高频大数据的Copula模型动态极值风险度量及其应用研究”(17YJC790102);国家自然科学基金项目“高频数据下基于动态Copula和‘已实现波动’理论的股市投资组合风险建模及应用”(71701104);江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A072)
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基于GARCH族混合模型预测了沪深300指数的波动变化,比较了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别与GARCH类模型组合形成的两类混合模型的预测效果。研究发现:ANN类混合模型对沪深300指数波动的预测效果优于SVM类混合模型,其中GJR-GARCH-ANN模型的预测效果最好;沪深300指数存在杠杆效应。
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