中国股指波动率的PSOUGM-GARCH类预测模型

论文摘要

为提高GARCH类模型的波动率预测能力,将粒子群优化算法（PSO）与无偏灰色预测（UGM（1,1））模型引入到GARCH类模型中,构建PSOUGM-GARCH类模型。UGM（1,1）模型用于修正GARCH类模型的随机误差项,增强当期随机误差对条件方差的影响。同时利用PSO算法优化UGM（1,1）模型中的灰参数。通过对沪深300指数和深证综指的实证研究,比较分析了PSOUGM-GARCH类模型的样本外预测能力。结果表明,与UGM-GARCH类模型、GM-GARCH类模型和GARCH类模型比较,PSOUGM-GARCH类模型都能更准确地预测沪深300指数和深证综指的收益波动率,其中,PSOUGM-GARCH模型的样本外预测能力最优,PSOUGM-GJR-GARCH模型次之,PSOUGM-EGARCH模型的预测能力最低。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 耿立艳,张占福,梁毅刚

关键词: 股指波动率预测,类模型,无偏灰色预测模型,粒子群优化算法

来源: 中国管理信息化 2019年19期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 石家庄铁道大学经济管理学院,石家庄铁道大学四方学院

基金: 河北省2018年度引进留学人员资助项目(C201820)

分类号: F224;F832.51

页码: 109-113

总页数: 5

文件大小: 497K

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