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BP算法和对称ARCH类模型对股市波动性预测的实证比较 被引量:6
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作者 庞素琳 徐建闽 黎荣舟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期658-662,共5页
利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的BP算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测.研究表明,BP算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;AR... 利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的BP算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测.研究表明,BP算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;ARCH(1)和GARCH(1,1)则反之,其预测曲线对样本外观测值的下凸曲线拟合效果都较好,但对上凸曲线的拟合效果都较差.通过采用6种常用的预测误差统计量:平均误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对比率误差、Akaike信息准则、Baves信息准则对样本外数据的预测结果进行检验,BP算法的预测效果最好,ARCH(1)模型次之,GARcH(1,1)模型偏差. 展开更多
关键词 BP算法 arch(1)模型 Garch(1 1)模型 波动性
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