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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
1
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.
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关键词
BP算法
arch
(1)
模型
G
arch
(
1
1
)
模型
波动性
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职称材料
题名
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
1
作者
庞素琳
徐建闽
黎荣舟
机构
暨南大学数学系
华南理工大学交通学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期658-662,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60574069)
广东省自然科学基金资助项目(31906)
+2 种基金
广东省科技厅攻关项目(2004B10101033)
广州市科技局攻关项目(2004Z3-D0231)
广东省软科学研究项目(2005B70101044)
文摘
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.
关键词
BP算法
arch
(1)
模型
G
arch
(
1
1
)
模型
波动性
Keywords
BP algorithm
arch
(
1
) model
G
arch
(
1
,
1
) model
volatility
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
F224 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP算法和对称ARCH类模型对股市波动性预测的实证比较
庞素琳
徐建闽
黎荣舟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
6
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