【摘 要】
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2020年新型冠状病毒疫情的爆发,使得股票市场中某些板块产生剧烈的波动,尤其是医疗器械板块,本文对医疗器械板块的股票信息进行了神经网络估计与传统GARCH模型估计,发现神经网络对股票价格估计相比较于GARCH模型产生了极强的优势。基于传统计量假设的GARCH模型忽视了股市中的非线性关系,而且对于模型的假设比较苛刻,而神经网络对于原始股票序列的宽松假设,可以弥补这种缺陷。结果表明:神经网络能捕捉到医疗板块序列中的序列之间的非线性关系,在股票序列价格估计方面优于传统的GARCH模型。
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2020年新型冠状病毒疫情的爆发,使得股票市场中某些板块产生剧烈的波动,尤其是医疗器械板块,本文对医疗器械板块的股票信息进行了神经网络估计与传统GARCH模型估计,发现神经网络对股票价格估计相比较于GARCH模型产生了极强的优势。基于传统计量假设的GARCH模型忽视了股市中的非线性关系,而且对于模型的假设比较苛刻,而神经网络对于原始股票序列的宽松假设,可以弥补这种缺陷。结果表明:神经网络能捕捉到医疗板块序列中的序列之间的非线性关系,在股票序列价格估计方面优于传统的GARCH模型。
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