【摘 要】
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在金融时间序列分析中,GARCH模型适合描叙金融时间序列的异方差性,而门限模型(门限自回归或门限ARMA模型)能较为精确地刻画序列的非线性规律。本文结合两者优点建立了门限GAR
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在金融时间序列分析中,GARCH模型适合描叙金融时间序列的异方差性,而门限模型(门限自回归或门限ARMA模型)能较为精确地刻画序列的非线性规律。本文结合两者优点建立了门限GARCH模型,基于门限GARCH模型结构参数需要一连串的系数,有效的方法就是利用遗传算法来搜索结构参数空间。遗传算法是模拟种群的进化适者生存法则,它在处理大量离散型数据方面效果十分理想,能有效避免陷入局部最优解,故搜索范围更广,适应性更强,效率更高,效果更好,能克服传统的H.Tong方法、D.D.C法和局部搜索法的一些缺陷。本文选用2003年1月2日到2011年1月10日共1945个上市日上证综合指数,从实证研究结果中通过比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上略有优势,较适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。
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