检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海理工大学管理学院
出 处:《中国物价》2018年第6期44-46,共3页China Price
摘 要:本文考虑到沪深300指数的序列不是单一线性或非线性的,而是既有线性部分也有非线性部分,而ARMA模型适用于平稳的时间序列,GARCH模型适用于分析易变性的数据,因此本文将ARMA和GARCH模型结合,线性部分使用ARMA模型,非线性部分使用GARCH模型,对沪深300指数建立ARMA-GARCH模型,并对沪深300指数的波动率进行了分析研究与预测。证明了ARMA-GARCH综合模型对沪深300指数的波动率短期预测存在着很大优势,在短期预测中能够较好地判断沪深300指数的未来趋势,但在长期预测中,由于多因素的干扰会出现较大误差。本文还证明了ARMA-GARCH模型的预测结果优于单独模型(ARMA或GARCH)对沪深300指数的预测。ARMA-GARCH模型对沪深300指数的波动率的预测结果能为投资者对沪深300指数的短期趋势判断和投资决策提供一定参考。
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