基于指數(shù)每日最高最低值預測的一種新方法
本文關鍵詞:基于指數(shù)每日最高最低值預測的一種新方法
更多相關文章: 滬深指數(shù) 每日最高最低值 誤差修正模型(VECM) GARCH模型
【摘要】:金融市場中有各種各樣的指數(shù),在做投資決策時需要對這些指數(shù)進行預測。在我國滬深300指數(shù)是第一個全面反映滬市、深市綜合走勢的指數(shù),也是目前作為股指期貨標的物的唯一指數(shù),本文構建模型對滬深300指數(shù)日最高和最低值進行預測。文中分別使用普通誤差修正模型(VECM)和基于廣義異方差(GARCH)模型進行分向量估計的VECM對2005年4月8日至2010年3月19日的滬深300指數(shù)價格最高、最低值序列進行實證分析,做出相關預測,并利用相對誤差對結果進行評價。結果表明,用基于GARCH模型的VECM獲得的預測結果相對誤差更小,預測也更加精確。
【作者單位】: 上海財經(jīng)大學統(tǒng)計與管理學院;中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院;
【關鍵詞】: 滬深指數(shù) 每日最高最低值 誤差修正模型(VECM) GARCH模型
【基金】:國家杰出青年基金項目(編號:70825004) 國家自然科學基金資助項目(編號:71271128) 國家自然科學基金委創(chuàng)新研究群體科學基金(10721101) 上海財經(jīng)大學“211工程”三期重點學科建設項目和上海市重點學科建設項目(B803)資助
【分類號】:F830.91;F224
【正文快照】: 0引言對金融產(chǎn)品價格的預測一直是應用經(jīng)濟學家們關注的重點之一,隨著我國金融市場的不斷完善,金融產(chǎn)品、衍生品種類的不斷增加,投資杠桿效應的出現(xiàn)不斷提升金融產(chǎn)品價格預測的重要性,利用股指期貨進行套期保值即將成為機構投資者管理風險的重要手段之一。本文提出通過利用前
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