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,以便于LSTM
分析模型的预测性能,包括预测精度和鲁棒性。 对比单一LSTM模型和单一GARCH模型的预测结果,验证混合模型的优越性。 探讨不同参数设置对模型预测性能的影响。 五、结论与建议 结论:混合LSTM-GARCH模型在前三大加密货币波动性预测中表现出色,优于单一LSTM模型和单一GARCH模型。 建议: ...
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,...
的各个模型进行预测,预测效果主要用损失函数来评价.最终发现:第一,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...
混合模型深度学习波动率预测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2009—2018年的数据,对比分析了LSTM与GARCH族混合模型,单一LSTM模型和单一GARCH模型...
GARCH模型LSTM神经网络本文选取了深度学习算法中对时间序列预测表现良好的长短期记忆模型(Long Short Term Memory,LSTM)与GARCH模型相结合,对2017年1月至2021年12月美元兑人民币和欧元兑人民币汇率进行预测,以融合新型的深度学习模型和传统的金融时间序列预测模型各自优势来提高人民币汇率预测的准确性.经实证发现,GARCH...
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预测。 2 运行结果
然后在使用长短时记忆网络模型进行研究时将GED分布下的GARCH族模型参数作为解释变量输入LSTM神经网络模型中建立起多种混合模型来对沪深300指数的收益率进行拟合与预测,结果显示GARCH-ET混合模型在所有混合模型中取得了最好的拟合效果.同时本文创新地在模型中加入了资金的净流入量作为解释变量,使得预测误差进一步降低.最后...
第三,运用训练集拟合估计基于最优分布下的GARCH族模型的参数,将这些参数连同前面筛选出的数据指标一起作为LSTM模型的输入变量,最终得到了七种混合LSTM模型.第四,用这些模型进行样本外的预测,通过对比预测结果与测试集中的真实数据,计算误差总和,得到GET-LSTM模型预测效果最佳的结论.最后,综合本文的分析结果,拟从投资者...