10.3969/j.issn.1671-2129.2014.03.008
基于误差校正的ARMA-GARCH股票价格预测
针对时间序列预测和简单回归预测各自的侧重点不同,综合两者优点,对股票价格进行预测.首先将股价数据转换成对数收益率,利用ARMA-GARCH模型对收益率序列建立模型,对上证指数股票价格进行初步预测;然后建立回归模型对GARCH模型误差中未被解释的成分进行分析和拟合,利用回归模型预测的误差对GARCH模型预测结果进行校正.在选择回归模型变量时,引入变量间的相关性分析筛选合适的影响因子,利用主成分分析方法提取影响因子中包含的信息,实现对解释变量的降维,获取具有代表性的综合指标,以提高建模精度.实例研究证明该方法对于上证指数股票价格预测较为准确.
股价预测、ARMA-GARCH、误差校正
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F830.91(金融、银行)
2014-11-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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