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...
基于混合LSTM-GARCH模型的前三大加密货币分析和波动性预测研究(Python代码实现), 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的
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...
离散随机波动率模型通常用于对观察到的时间序列的对数收益进行建模。因此,为了模拟原始时间序列的路径,我们需要模拟其对数收益并计算 . 由带参数的高斯噪声驱动的 GARCH(1,1) 过程的样本路径 : path( \[0.001, 0.2, 0.25\]) cumprod* repeat.reshape
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...