在GARCH-LSTM混合模型中,通常首先使用LSTM模型处理时间序列的数据部分,预测序列的均值或条件均值。LSTM学习到的时间序列的动态模式和趋势为预测提供了基础。随后,GARCH模型则被用来预测序列的波动性或条件方差,这一步骤尤其适用于那些显示出明显波动聚类特征的时间序列数据。 步骤: 数据预处理:标准化或归一化时间序列数据...
摘要 深度学习算法在时间序列预测领域具有较大优势。基于深度学习中的长短期记忆模型(LSTM)构建了LSTM与GARCH族混合模型,以期融合新型深度学习模型和传统统计计量模型的各自优势,进而提高人民币汇率波动率预测的精度。选取2...展开更多 作者 操玮 任思儒 机构地区 合肥工业大学经济学院 出处 《计算机应用研究》 ...
典型组合模型3:GARCH–LSTM,eGARCH,gjrGARCH 典型组合模型评价指标 实证研究 实证研究1《A Hybrid Prediction Model Integrating GARCH Models With a Distribution Manipulation Strategy Based on LSTM Networks for Stock Market Volatility》 实证研究2《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid mode...
2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长回归的HAR-RV模型预测GDP增长") 3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 7.R语言基于ARMA-GARCH...
作为计量经济学中最常用的模型之一,ARCH在实际使用的过程中也存在着一定的缺陷。例如当滞后阶数p较大时,待估计的参数数量较大,这不仅造成样本容量的损失,可能还会带来诸如多重共线性等其他问题。而Bollerslev(1996)GARCH模型的提出,减少了待估计的参数,解决的ARCH模型存在的缺陷,使得我们可以对未来条件方差进行更准确的...