基于SV模型的深圳股市波动的预测

• 作者: 刘凤芹 吴喜之
• 来源期刊: 山西财经大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: ASV模型 波动预测 SV模型
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 财政金融
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: F830.9
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9556.2004.04.019

摘要

首次应用基本SV(stochastic volatility)模型及其扩展ASV(asymmetric stochastic volatility)模型来预测深圳股市的波动,并根据对称和非对称两类评价准则,对SV类模型的预测效果与常用模型的预测效果做了比较.结果表明,对于深圳股市基本SV模型具有最好的预测效果;ASV模型的表现稍差于基本SV模型,但好于GARCH模型;GARCH模型的预测效果不稳定,随评价准则的不同而有显著差别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凤芹	中国人民大学统计学院	3	79	3.0	3.0
2	吴喜之	中国人民大学统计学院	53	615	12.0	23.0