一种基于深度学习的短期股票波动率预测方法  

作　　者：张涵[1] 

机构地区：[1]武汉大学,湖北武汉430000

出　　处：《现代营销（上）》2020年第5期179-181,共3页MARKETING MANAGEMENT REVIEW

摘　　要：随着改革开放,经济高速发展的过程,我国的金融市场从无到有,再到如今的蓬勃发展,为市场经济发展注入了无数活力与生机。然而,伴随着收获与发展,风险与挑战也将一并存在,1997年的东南亚金融危机,2008年的次贷危机,2010年的欧债危机都在提醒着警惕金融危机,重视金融风险管理的重要性o RNN和LSTM网络作为一种表现良好的时序分析模型,已经被广泛运用于股票信息预测,但在波动率预测方面还鲜有尝试。本文先介绍了金融风险管理的基本概念,回顾了常见的波动率预测方法,然后尝试了基于RNN和LSTM网络的波动率预测方法,并在沪深300指数上进行测试。

关 键 词：金融风险管理 波动率 深度学习袁RNN丄STM 

分 类 号：F83[经济管理—金融学]