【摘 要】
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在高频波动率预测领域,首次运用深度学习对波动率进行样本外预测,以提高波动率预测精度,并将预测结果与19种经典模型作对比以评价预测效果。研究发现:深度学习在5种损失函数
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目《我国创新驱动转型发展评价指数的构建与应用研究》(16ATJ004)
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在高频波动率预测领域,首次运用深度学习对波动率进行样本外预测,以提高波动率预测精度,并将预测结果与19种经典模型作对比以评价预测效果。研究发现:深度学习在5种损失函数下预测精度都排第1。与排名第2的对比模型相比,预测精度在不同损失函数下最大提升13.16%,最小提升9.72%。最后,深度学习受关键参数历史天数变化影响较小,在大多数历史天数下,LSTM模型在检验模型中预测效果依旧最好,而且随着历史天数的增加,模型的预测效果趋于稳定。
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