LSTMGARCH族创业板市场混合模型波动率预测股票指数波动率的估计和预测问题一直是金融计量领域的重点研究对象之一,其中波动率是指金融资产价格波动的程度和衡量不确定性或风险的程度,股票市场作为国家宏观经济的晴雨表能够反映整体经济情况.中国证券市场于上世纪90年代初开启,到现在已经发展了30余年,取得了非常巨大的成果,...
LSTM阶段:用LSTM模型学习时间序列的结构特征,预测下一个时间点的条件均值。 残差提取:从实际值减去LSTM预测的均值得到残差序列。 GARCH阶段:将残差序列作为输入,用GARCH模型拟合并预测该序列的波动性。 结果合并:将LSTM预测的均值与调整后的GARCH预测波动性结合起来,生成最终的预测值,可能包括均值加上一定倍数的标准差以...
LSTM 在处理时间序列数据方面独具优势,能够捕捉长期依赖关系,为金融预测提供强大支持。GARCH 模型则能有效捕捉金融时间序列中的波动聚类现象,提升预测准确性。 通过对这套代码的详细解读和分析,包括对 LSTM 和 GARCH 等关键模型的深入探讨,我们期望为金融研究和实践注入新活力,开辟新思路。 引言 在当今复杂多变的金融市...
是指使用R语言中的相关函数和包来估计和拟合动态相关条件异方差(DCC Garch)模型。 DCC Garch模型是一种用于建模和预测多变量时间序列数据的统计模型,它能够捕捉不同变量之间的动态相关性和条件异方差。该模型在金融领域广泛应用,特别是在风险管理和投资组合优化中。 在R中,可以使用rmgarch包来拟合DCC Garch模型。该...
双向有限元模型是一种用于分析结构力学问题的数学方法,它将结构划分为离散的单元,并利用有限元法求解力学问题。在R语言中,可以使用一些软件包来构建和求解双向有限元模型。 空模型是指没有加入实际物理参数和边界条件的模型,它仅仅包含结构的几何形状和连接关系,用于验证模型的建立是否正确和评估模型的计算性能。
模型为提高苹果价格的预测精度,提出了一种将深度神经网络与计量经济模型相结合的新方法.发挥LSTM模型的自身学习特性,以及GARCH族模型挖掘经济特征的能力,研究构建了长短期记忆模型(LSTM)与GARCH族多模型结合的组合模型.对比分析多个组合模型的预测性能,实验结果显示,(1)加入波动聚集性,波动持续性,非对称波动性,杠杆效应...
In the present work, the volatility of the leading cryptocurrencies is predicted through generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models, multilayer perceptron(MLP), long short-term memory (LSTM), and hybrid models of the type LSTM and GARCH, where parameters of the GARCH ...
本文融合了多种技术,其中 LSTM(长短期记忆网络)和 GARCH(广义自回归条件异方差)模型尤为关键。LSTM 在处理时间序列数据方面独具优势,能够捕捉长期依赖关系,为金融预测提供强大支持。GARCH 模型则能有效捕捉金融时间序列中的波动聚类现象,提升预测准确性。 视频 ...
本文融合了多种技术,其中 LSTM(长短期记忆网络)和 GARCH(广义自回归条件异方差)模型尤为关键。LSTM 在处理时间序列数据方面独具优势,能够捕捉长期依赖关系,为金融预测提供强大支持。GARCH 模型则能有效捕捉金融时间序列中的波动聚类现象,提升预测准确性。 视频 ...
在GARCH族模型中,对人民币汇率而言,拟合效果排序为TGARCH优于EGARCH优于GARCH,对美元指数进行同样分析,得出相似结论.第二,两组序列均显示LSTM模型的拟合效果比GARCH族效果更佳.第三,对人民币汇率和美元指数而言,使用众多LSTM-GARCH族混合模型预测拟合时显示:单混合模型中,TGARCH和LSTM的混合模型(简称LSTM-T)的误差...