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基于改進(jìn)的隱馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換ARMA-GARCH模型的高頻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2017-07-29 06:05

  本文關(guān)鍵詞:基于改進(jìn)的隱馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換ARMA-GARCH模型的高頻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)


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【摘要】:收益率的波動(dòng)率問題一直都是金融領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題,自從提出模型以來,波動(dòng)率問題的研究成果就層出不窮.近些年來,體制轉(zhuǎn)換模型備受學(xué)者們關(guān)注,它可以刻畫金融市場(chǎng)的各種狀態(tài),對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的描述更加切合實(shí)際,所以在體制轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出各類具體模型的波動(dòng)性具有非常重要的實(shí)際意義.首先,本文給出了模型下金融高頻數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法,該模型中的上證指數(shù)收益率受市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)狀態(tài)影響.由于得到的噪聲序列不服從獨(dú)立同分布的高斯分布,因此本文采用了體制轉(zhuǎn)換下的模型來預(yù)測(cè)上證指數(shù)收益率.最后,我們利用兩種方法得到的噪聲序列預(yù)測(cè)模型,通過回測(cè)得到對(duì)于高頻數(shù)據(jù)而言,改進(jìn)后的預(yù)測(cè)結(jié)果較好的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】:波動(dòng)率 體制轉(zhuǎn)換 隱馬爾科夫
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F832.51
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 緒論9-14
  • 1.1 選題背景和研究意義9-10
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.3 論文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)12-14
  • 第2章 預(yù)備知識(shí)14-21
  • 2.1 ARMA(p,q)-GARCH(p,q)模型14-15
  • 2.2 隱馬爾可夫模型原理和算法15-19
  • 2.2.1 馬爾科夫鏈15-16
  • 2.2.2 隱馬爾科夫模型16
  • 2.2.3 前向算法16-17
  • 2.2.4 后向算法17-18
  • 2.2.5 算法18-19
  • 2.3 體制轉(zhuǎn)換模型19-20
  • 2.4 VaR模型20-21
  • 第3章 利用隱馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換模型改進(jìn)噪聲序列21-25
  • 3.1 隱馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換模型密度函數(shù)改進(jìn)21-22
  • 3.2 轉(zhuǎn)移矩陣的估計(jì)22-24
  • 3.3 自回歸系數(shù)估計(jì)24-25
  • 第4章 實(shí)證分析25-34
  • 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理25-28
  • 4.1.1 數(shù)據(jù)來源25
  • 4.1.2 數(shù)據(jù)的基本特性25-26
  • 4.1.3 收益率的時(shí)間序列分布26-28
  • 4.2 建立ARMA-GARCH模型28-30
  • 4.3 預(yù)測(cè)30-32
  • 4.4 回測(cè)32-34
  • 第5章 結(jié)論34-35
  • 參考文獻(xiàn)35-38
  • 致謝38

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周順先;林亞平;王耀南;易葉青;;基于二階隱馬爾可夫模型的文本信息抽取[J];電子學(xué)報(bào);2007年11期

,

本文編號(hào):587714

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