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文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足，提出了利用量子粒子群算法的改进算法，并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型，更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件“异方差”．进行了指数走势预测。
基于QPSO的证券市场ARCH模型实证研究
【摘 要】
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文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足，提出了利用量子粒子群算法的改进算法，并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型，更加精确地动态度量了证券市场收
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年9期
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