基于日涨跌率推动的股指序列建模和实证分析

• 作者: 刘聪 周霞 涂伟 程英杰
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 日涨跌率 信息流 股指序列 维度变化 AR-GARCH模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 254-258
• 页数: 5页
• 分类号: O212.4
• 字数: 4225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2019.03.016

摘要

为了更好地拟合原始股指序列,以信息流的驱使推进股指序列,在以交易时间或日历时间为推进进程的原始股指序列的基础上,重新构造基于日涨跌率的新的序列,并通过对其进行误差自回归分析来建立AR-GARCH模型.实证分析表明,相对于原始股指序列,用新序列预测的误差明显缩小,因此通过日涨跌率这一信息流维度变化思想重构股指序列的方法是可行、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周霞	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	6	2	1.0	1.0
2	涂伟	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	1	0	0.0	0.0
3	刘聪	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	1	0	0.0	0.0
4	程英杰	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	1	0	0.0	0.0