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摘要:
文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足1,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型,更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件"异方差",进行了指数走势预测.
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文献信息
篇名 基于QPSO的证券市场ARCH模型实证研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 QPSO算法 ARCH模型 异方差 惯性权重法 压缩因子法
年,卷(期) 2006,(9) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 190-192
页数 3页 分类号 TP391
字数 3239字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.09.058
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 须文波 江南大学信息工程学院 409 3078 23.0 34.0
2 孙俊 江南大学信息工程学院 186 1552 21.0 30.0
3 奚茂龙 江南大学信息工程学院 10 65 5.0 8.0
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2007(1)
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研究主题发展历程
节点文献
QPSO算法
ARCH模型
异方差
惯性权重法
压缩因子法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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