【摘 要】
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条件自回归极差模型（CARRX）是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度，文章将最小二乘支持向量回归机（LSSVR）应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式．再
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条件自回归极差模型（CARRX）是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度，文章将最小二乘支持向量回归机（LSSVR）应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式．再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计（LSSVR—ARMAX）。通过对沪深300指数的预测实证分析．发现无论是采用直接预测还是迭代预测．LSSVR—ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz（2003）提出的方法；LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势．而CAR
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