【摘 要】
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金融风险的测评需要对波动率进行识别与预测.以沪深300指数波动率为样本,在波动率的识别上,构建GARCH模型、线性多因子模型与随机森林模型进行测度的拟合优度对比.研究发现,G
【机 构】
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广东金融学院金融数学与统计学院Rising Glory Finance Limited;
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金融风险的测评需要对波动率进行识别与预测.以沪深300指数波动率为样本,在波动率的识别上,构建GARCH模型、线性多因子模型与随机森林模型进行测度的拟合优度对比.研究发现,GARCH模型假设前提较严格,适用于高频数据,不具备普遍适用能力;线性多因子模型考虑多因子的影响,其拟合效果不佳;随机森林模型通过因子构建独立的决策树投票得到最优结果,具有良好的拟合效果与普遍适用能力.
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