中国股市波动率的TSK非线性组合预测模型  

作　　者：耿立艳[1] 马军海[1] 

机构地区：[1]天津大学管理学院,天津300072

出　　处：《统计与决策》2009年第1期123-126,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金信息科学部资助项目(60641006)

摘　　要：Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型。针对单一Grey-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型。通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GARCH类模型、RBF非线性组合预测模型和线性组合预测模型相比,TSK非线性组合预测模型总体上能够获得更高的预测精度,说明TSK非线性组合预测模型是一种有效的波动率预测分析方法。

关 键 词：非线性组合预测 Grey-EGARCH模型 Grey-GJR模型 TSK模糊推理系统 

分 类 号：F830.9[经济管理—金融学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]