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本文选择了香港恒生指数作为研究对象,探究传统金融时间序列模型(GARCH)与近几年来热门的机器学习模型(随机森林)的预测能力.通过实证研究得到的结论是:在短期内,两类模型预测能力大体相当,但是随着时间期限的增加,随机森林的预测能力明显优于传统模型.
GARCH模型和随机森林模型预测能力对比r——以恒生指数为例
【摘 要】
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本文选择了香港恒生指数作为研究对象,探究传统金融时间序列模型(GARCH)与近几年来热门的机器学习模型(随机森林)的预测能力.通过实证研究得到的结论是:在短期内,两类模型预
【机 构】
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福建师范大学经济学院 福建 福州 350000
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2020年19期
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