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基于独立循环神经网络的沪深300指数已实现波动率预测研究
【摘 要】
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循环神经网络是深度学习中重要的组成部分,与传统的神经网络相比,循环神经网络的优势在于可以处理具有时间先后顺序的序列数据,但其处理较长时间序列能力较弱,不具有较长时间的记忆性。针对这一问题,许多学者都进行了研究并取得了一定的成果。对于波动率的研究是金融理论研究和实际决策的重要部分,其中己实现波动率是基于日内高频数据估计波动率的方法,优于低频数据估计得到的波动率结果,具有重要的研究价值。沪深300指数
【出 处】
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北京交通大学
【发表日期】
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2019年01期
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