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基于混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测
1
作者
赵耀
张英辉
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期95-104,164,共11页
混合频率GARCH类模型可建立低频宏观经济变量与高频股指波动的联系,但其强线性特征会体现出局限性。为减小预测误差,提出一种混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测方法。分别建立单一的混合频率GARCH和LSTM模型并加入对比;建立两者的融...
混合频率GARCH类模型可建立低频宏观经济变量与高频股指波动的联系,但其强线性特征会体现出局限性。为减小预测误差,提出一种混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测方法。分别建立单一的混合频率GARCH和LSTM模型并加入对比;建立两者的融合模型,即将混合频率GARCH的残差项作为LSTM输入,二者叠加形成最终输出。结果表明单一模型在波动率频繁变化时拟合良好,但极端变化时偏移量增加,多因子GJR-GARCH的融合模型可解决此问题。两种模型残差项在Diebold-Mariano检验中1%水平下拒绝原假设,该融合模型显著提升了预测精确度。
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关键词
波动率
混合频率时间序列
LSTM
混合
模型
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题名
基于混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测
1
作者
赵耀
张英辉
机构
西安财经大学行知学院经济与统计学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期95-104,164,共11页
基金
陕西省教育厅专项科学研究计划项目(19JK0330)。
文摘
混合频率GARCH类模型可建立低频宏观经济变量与高频股指波动的联系,但其强线性特征会体现出局限性。为减小预测误差,提出一种混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测方法。分别建立单一的混合频率GARCH和LSTM模型并加入对比;建立两者的融合模型,即将混合频率GARCH的残差项作为LSTM输入,二者叠加形成最终输出。结果表明单一模型在波动率频繁变化时拟合良好,但极端变化时偏移量增加,多因子GJR-GARCH的融合模型可解决此问题。两种模型残差项在Diebold-Mariano检验中1%水平下拒绝原假设,该融合模型显著提升了预测精确度。
关键词
波动率
混合频率时间序列
LSTM
混合
模型
Keywords
Volatility
Mixing time series
LSTM
Fusion model
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合频率GARCH和LSTM融合的波动率预测
赵耀
张英辉
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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