【摘 要】
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在传统的非对称GARCH模型上加入ANN逻辑项，从而提高了模型的非对称性描述能力。不同于“黑箱”式的神经网络计算，这种方法的ANN逻辑项是可见、可分析的。通过对上证综指、深证
【机 构】
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对外经济贸易大学统计学院北京100029,中央财经大学统计学院
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在传统的非对称GARCH模型上加入ANN逻辑项，从而提高了模型的非对称性描述能力。不同于“黑箱”式的神经网络计算，这种方法的ANN逻辑项是可见、可分析的。通过对上证综指、深证综指和恒生指数的实证研究，发现三个市场都存在“杠杆效应”。研究表明：ANN－GARCH模型总体上比传统模型的拟合效果更好，预测能力更强。
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