- 年份
- 2006(1)
- 核心收录
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- 刊名
- 控制理论与应用(1)
- 作者单位
- 华南理工大学(1)
- 暨南大学(1)
- 语种
- 汉语(1)
- 关键词
- ARCH(1)模型(1)
- BP算法(1)
- GARCH(1,1)模型(1)
- 波动性(1)
- 更多...
- 作者
- 庞素琳(1)
- 徐建闽(1)
- 黎荣舟(1)
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- BP算法和对称ARCH类模型对股市波动性预测的实证比较北大核心CSCDCSTPCD摘要:利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的BP算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测.研究表明,BP算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;ARCH(1)和GARCH(1,1)则反之,其预测曲线对样本外观测值的下凸曲线拟合效果都较好,但对上凸曲线的拟合效果都较差.通过采用6种常用的预测误差统计量:平均误差、平均绝对误差、均方根误差、平…查看全部>>