波动率预测

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投资者气候情绪对我国原油期货市场波动率的动态影响研究
《西部经济管理论坛》2025年第1期1-12,66,共13页刘文文 赵鹏 汤苗苗 
国家自然科学基金项目“气候变化背景下金融市场联动机制、风险传染效应及预警研究”(72203173);成都绿色低碳发展研究基地基金项目“成都市数字经济发展与绿色低碳转型的关联性研究”(LD2024Z31);四川矿产资源研究中心基金项目“‘双碳’背景下气候风险对四川矿产行业影响路径及风险预警研究”(SCKCZY2023-ZC003)。
文章首先采用朴素贝叶斯算法构建我国的投资者气候情绪指数(ICS),其次采用非线性热最优路径(TOP)方法研究投资者气候情绪(ICS)与中国原油期货市场波动率之间的动态关系,最后基于扩展的异质自回归(HAR)模型和TOP模型的动态结果对原油的...
关键词：投资者气候情绪 热最优路径 中国原油期货市场 波动率预测 
基于XGBoost和HAR-RV的已实现波动率预测
《计算机科学与应用》2025年第2期44-56,共13页杜宇萌 张凌聪 
本研究构建了基于极端梯度提升(XGBoost)和已实现波动率异质自回归(HAR-RV)的混合模型,采用沪深300指数的五分钟价格数据,选取已实现波动率的历史值、市场交易指标和技术指标作为特征进行预测,根据XGBoost重要性评分,使用递归特征消除...
关键词：机器学习 波动率预测 混合模型 
基于MS-HAR-TVP模型的原油价格对行业指数波动溢出与预测研究
《数理统计与管理》2024年第6期1121-1140,共20页张虎 徐泽宇 高子桓 
国家社会科学基金重大项目(23&ZD057);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2722024EJ002,2722024EJ026)。
本文研究了高频条件下原油市场对国内股票市场的波动溢出效应,提出了一种基于HAR模型的改进方法,即MS-HAR-TVP模型,该模型通过TVP模型将原油价格对国内金融市场的影响分解为趋势和跳跃波动的溢出效应,并结合马尔可夫转换机制捕捉波动率...
关键词：波动率预测 波动溢出 TVP-VAR MS-HAR 
基于分解-重构-集成框架下的沪铜期货波动率预测
《哈尔滨师范大学自然科学学报》2024年第6期34-43,共10页景越 孙景云 
国家自然科学基金(72061020);2022陇原青年创新创业人才项目;兰州财经大学“金融统计”学科科研融合团队
针对沪铜期货价格数据的复杂性和长期依赖性,基于“分解-重构-集成”思想,提出了一种新的波动率预测模型:CEEMDAN-SE-CNN-LSTM-SVR.首先,使用自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)将波动率分解为多个本征模态分量(IMF)与残差项,并依据...
关键词：沪铜期货 自适应噪声完备经验模态分解 CNN-LSTM 支持向量回归 
宏观基本面中的稀疏成分与股市波动率
《山西财经大学学报》2024年第S02期65-67,共3页金霜 李正阳 金鹏瑞 
利用滚动窗口法和规则化回归方法,深入分析中国宏观经济基础与股市震荡之间的关系,以及相关因素对股价波动的影响机制。研究表明:稀疏特征在波动性预测中的效果略优于稀疏因子,但过多地使用会导致误差增大;影响股市波动的因素并非仅限...
关键词：宏观基本面 稀疏成分 股市波动率预测 滚动窗口 规则化回归 
基于ARMA-GARCH模型创业板综合指数波动分析
《电子商务评论》2024年第4期241-249,共9页陈相李 
创业板的推出为高成长企业增加了上市的机会,也为投资者提供了更多的投资渠道,相应地创业板市场股价具有更高的波动性,也为投资者带来了更高的收益与风险。本文选取2014年1月至2023年12月创业板综合指数日收盘价的历史数据,通过对其对...
关键词：创业板综合指数 波动率预测 ARMA-GARCH模型 
杠杆效应下ARG模型的波动率预测与风险度量研究
《河南科技大学学报（社会科学版）》2024年第5期52-65,共14页方国斌 邓耀洵 
国家社会科学基金(19BTJ014);安徽财经大学研究生科研创新基金(ACYC2022540)。
基于EGARCH模型能够较好捕捉波动率的杠杆效应和ARFIMA-Realized GARCH模型在高频波动率预测上的优势构建了ARFIMA-Realized EGARCH模型,并在资产收益率新息序列服从偏t分布的假设条件下进行波动预测和风险度量。数值模拟结果显示,ARFIM...
关键词：ARFIMA-Realized EGARCH模型 杠杆效应 数值模拟 长记忆性 
基于深度学习的高频交易金融数据的波动率预测
《智能计算机与应用》2024年第9期82-87,共6页朱峰 郭文静 阎希平 
随着信息化技术的发展,许多在线交易平台都可以提供高频的实时交易数据,为基于大数据的高频交易数据的波动率研究提供了基础。使用机器学习和深度学习算法分析大量的交易数据,建立波动率预测模型,可以帮助投资者更好地把握市场风险和机...
关键词：降噪自动编码 不稳定注意 波动率预测 
基于GARCH族模型的波动率研究——以燕京啤酒股票收益率为例
《商展经济》2024年第14期155-159,共5页吴劭锟 
本文主要研究了波动率预测及燕京股票与食品板块指数、深成指数的关系这两个问题。首先,本文构建了以日数据为基础的GARCH族模型,并以此为基础预测了燕京啤酒股票日对数收益率的波动率,使用了四种损失函数法评价各模型样本外的预测能力...
关键词：深成指数 食品指数 波动率预测 GARCH模型 VAR 燕京啤酒 股票收益率 
基于深度学习的金融市场波动率预测模型被引量：1
《智能计算机与应用》2024年第7期79-84,共6页李文颖 潘乔 阎希平 
波动率在金融投资和风险管理中扮演着至关重要的角色,能够反映金融资产的收益和风险水平,为构建期权量化投资策略和决策以及风险控制提供重要参考指标。然而,波动率具有非线性和长期依赖性问题,如每日变化趋势不稳定,未来变化趋势与历...
关键词：波动率预测 TRANSFORMER TCN BiGRU CNN 
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