基于趋势平滑和GARCH的证券市场预测

• 作者: 史忠科 王炳雪 阎东明
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 证券市场 多项式趋势模型 状态空间模型 卡尔曼滤子 GARCH模型
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: F830.9
• 字数: 3351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2002.01.023

摘要

首先将证券市场运动用局部多项式趋势模型进行平滑,然后分别用AR模型和GARCH模型考虑序列之间自相关性和波动的变化性.参数的条件最大似然估计应用了状态空间模型的卡尔曼滤子递推和GARCH模型的条件方差递推,模型阶数的选取应用了Akaike的最小化信息矩阵方法.计算实例表明了这种组合方法预测能力的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠科	西北工业大学自动控制系	364	4467	30.0	49.0
2	阎东明	西安理工大学工商管理学院	4	62	3.0	4.0
3	王炳雪	西北工业大学自动控制系	1	14	1.0	1.0