基于趋势平滑和GARCH的证券市场预测

王炳雪; 史忠科; 阎东明

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基于趋势平滑和GARCH的证券市场预测

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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.

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来源
《西安理工大学学报》|2002年第1期|93-97|共5页
作者
王炳雪; 史忠科; 阎东明;
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作者单位

西北工业大学,自动控制系,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动控制系,陕西,西安,710072;

西安理工大学,工商管理学院,陕西,西安,710048;

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正文语种 chi
中图分类金融市场;
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;

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