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遗传门限GARCH模型及其应用研究

作　者: 柳雪飞
导　师: 余东
学　校: 武汉科技大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: SETAR模型门限GARCH模型遗传算法 AIC准则
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 31次
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内容摘要

在金融时间序列分析中,GARCH模型适合描叙金融时间序列的异方差性,而门限模型(门限自回归或门限ARMA模型)能较为精确地刻画序列的非线性规律。本文结合两者优点建立了门限GARCH模型,基于门限GARCH模型结构参数需要一连串的系数,有效的方法就是利用遗传算法来搜索结构参数空间。遗传算法是模拟种群的进化适者生存法则,它在处理大量离散型数据方面效果十分理想,能有效避免陷入局部最优解,故搜索范围更广,适应性更强,效率更高,效果更好,能克服传统的H.Tong方法、D.D.C法和局部搜索法的一些缺陷。本文选用2003年1月2日到2011年1月10日共1945个上市日上证综合指数,从实证研究结果中通过比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上略有优势,较适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
第一章绪论  7-10
  1.1 背景  7
  1.2 国内外研究现状及其意义  7-8
  1.3 本文的研究内容和创新之处  8-10
第二章遗传算法和异方差模型  10-15
  2.1 遗传算法的概述  10-14
    2.1.1 遗传算法的基本定义  10-11
    2.1.2 选择机制与遗传算子  11
    2.1.3 遗传适应度、初始化和参数值  11-13
    2.1.4 遗传编程  13-14
  2.2 条件异方差模型  14-15
    2.2.1 ARCH 模型  14
    2.2.2 GARCH 模型  14-15
第三章门限GARCH 模型和算法的设计  15-19
  3.1 门限GARCH 模型的建立  15-16
  3.2 门限遗传算法的思想  16
  3.3 定阶准则  16-19
第四章实证应用研究  19-31
  4.1 数据选择  19-20
  4.2 基本时间序列分析  20-26
    4.2.1 ARMA（ARIMA）拟合及其检验  20-23
    4.2.2 条件异方差(GARCH)拟合及其检验  23-26
  4.3 遗传算法确定参数  26-29
  4.4 门限GARCH 模型拟合  29-31
第五章结论和启发  31-33
参考文献  33-36
附录  36-37
致谢  37-38
攻读硕士学位期间发表的论文  38

遗传门限GARCH模型及其应用研究

内容摘要

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