發(fā)布時間：2020-08-06 23:59

【摘要】：線性模型解決現(xiàn)實問題存在較大的局限性,所以非線性模型在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛,最常用的狀態(tài)轉(zhuǎn)換非線性模型主要包括TAR模型、STAR模型以及MSR模型,對于STAR模型,常見的平滑函數(shù)包括logistic函數(shù)和指數(shù)函數(shù),隨著非參數(shù)平滑技術(shù)的逐漸成熟,該技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,所以本文選擇將STAR模型與非參數(shù)平滑方法相結(jié)合,即選擇高斯核函數(shù)來作為平滑函數(shù)建立STAR模型,并且對該模型進(jìn)行了模擬研究,模擬結(jié)果顯示該模型效果比LSTAR模型以及ESTAR模型效果更好,這就是本文的研究意義以及創(chuàng)新之處。在實證研究方面,本文選擇了三支股票價格指數(shù)數(shù)據(jù),包括上證綜合指數(shù)、滬深300指數(shù)以及中證100指數(shù)數(shù)據(jù),用以上三個價格指數(shù)序列為代表對上述模型進(jìn)行實證研究。通過實證分析中對模型有效性的診斷結(jié)果表明,該模型的殘差序列既能通過自相關(guān)性檢驗同時也能通過異方差性檢驗,也就是說基于非參數(shù)方法建立的STAR模型是非常有效的,能很好的刻畫出股票市場的非線性特征。另一方面,模型的誤差均方根(RMSE)值越小,說明模型的預(yù)測效果越好,即模型越有效,根據(jù)實證分析的結(jié)果,基于非參數(shù)平滑的STAR模型的RMSE值比較小,也就是說該模型的預(yù)測效果也很顯著,所以說該模型在整體上是非常有效的,并且用該模型對股票市場的非線性特性進(jìn)行研究分析也非常適用,即該模型具有現(xiàn)實意義。
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號：2783152