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基于GARCH族混合模型的沪深300指数波动预测

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基于GARCH族混合模型预测了沪深300指数的波动变化,比较了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别与GARCH类模型组合形成的两类混合模型的预测效果.研究发现:ANN类混合模型对沪深300指数波动的预测效果优于SVM类混合模型,其中GJR-GARCH-ANN模型的预测效果最好;沪深300指数存在杠杆效应.

鲁训法、崔海蓉

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南京信息工程大学管理工程学院

GARCH族模型 神经网络 支持向量机 沪深300指数 杠杆效应

教育部人文社会科学研究青年基金国家自然科学基金江苏高校品牌专业建设工程资助项目

17YJC79010271701104PPZY2015A072

2019

阅江学刊
南京信息工程大学

阅江学刊

CHSSCD
影响因子：0.313
ISSN：1674-7089
年,卷(期)：2019.11(3)
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