遗传门限GARCH模型及其应用研究

• 作者: 余东 张娜 柳雪飞
• 来源期刊: 科技创业月刊
• 学科: 经济
• 关键词: TAR模型 门限GARCH模型 遗传算法 AIC准则
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 153-155
• 分类号: F224.9
• 字数: 2016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2272.2012.02.066

摘要

在金融时间序列中,GARCH模型能够较好地描叙其异方差性,而门限自回归（TAR）模型能准确地刻画序列的非线性规律。结合两者优点建立了门限GARCH模型,并利用遗传算法,选用2003年1月2日到2011年1月10日共1 945个上市日上证综合指数进行了实证分析。由实证分析结果中与GARCH模型比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上有优势,更适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余东	武汉科技大学理学院	19	53	4.0	6.0
2	柳雪飞	武汉科技大学理学院	2	1	1.0	1.0
3	张娜	武汉科技大学理学院	3	5	1.0	2.0