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    前馈神经网络的股票实证分析|前馈神经网络

    时间:2019-04-12 03:30:51 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

      从波动结构看股市,这是证券市场所关注的焦点。股票的价格变化服从一种复杂的随机波动,一般是非线性的,因此其波动性(波动率)就成为当今金融领域研究的热门和重点。波动率在金融时间序列中是一重要的因素,它是金融资产收益率的条件方差,在期权交易、风险管理中都起到重要作用。虽然股票波动率不可直接观测,但其一些明显的特点还是为波动率建模提供了工具。由波动率这些奇妙的特征,长期以来就引发了许多学者的研究,并提出众多著名的模型,其中以Engle在1982年提出的自回归条件异方差(ARCH)模型和Bollerslev在1986年提出的推广的自回归条件异方差模型(GARCH)最具代表性,并得到广泛的应用。此后还有Nelson在1991年提出的指数GARCH模型(EGARCH)、1993年G.J.R三人提出的TGARCH(门限自回归条件异方差)模型等重要模型。

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