【摘 要】
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GARCH模型可以有效地消除时间序列的异方差性，小波多分辨分析可以去除偶然因素造成的噪声影响，而加入神经元可以更好的利用神经网络的特性来拟合数据的非线性．作者综合利用GARCH
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：50779052）
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GARCH模型可以有效地消除时间序列的异方差性，小波多分辨分析可以去除偶然因素造成的噪声影响，而加入神经元可以更好的利用神经网络的特性来拟合数据的非线性．作者综合利用GARCH模型、小波多分辨分析和神经网络的上述特性，对上证指数建立了基于小波的NN—GARCH模型并进行了实证研究．实证研究结果表明：加入神经元的小波GARCH模型的预测效果比只含有神经元的GARCH模型的预测效果好，同时，只含有神经元的GARCH模型的预测效果优于单纯的GARCH模型的预测效果．
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