论文摘要
为了更好地拟合原始股指序列,以信息流的驱使推进股指序列,在以交易时间或日历时间为推进进程的原始股指序列的基础上,重新构造基于日涨跌率的新的序列,并通过对其进行误差自回归分析来建立AR-GARCH模型。实证分析表明,相对于原始股指序列,用新序列预测的误差明显缩小,因此通过日涨跌率这一信息流维度变化思想重构股指序列的方法是可行、有效的。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周霞,涂伟,刘聪,程英杰
关键词: 日涨跌率,信息流,股指序列,维度变化,模型
来源: 桂林电子科技大学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资
单位: 桂林电子科技大学数学与计算科学学院
基金: 广西自然科学基金(2017GXNSFBA198179),广西大学生创新创业训练计划(201710595194)
分类号: F224;F832.51
DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.03.016
页码: 254-258
总页数: 5
文件大小: 135K
下载量: 50
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