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基于XGBoost和HAR-RV的已实现波动率预测
2025年
本研究构建了基于极端梯度提升(XGBoost)和已实现波动率异质自回归(HAR-RV)的混合模型,采用沪深300指数的五分钟价格数据,选取已实现波动率的历史值、市场交易指标和技术指标作为特征进行预测,根据XGBoost重要性评分,使用递归特征消除法进行特征选择。实验结果表明,我们所提出的混合模型预测效果优于目前主流应用的单一模型,XGBoost递归特征消除起到了优化特征子集的作用。本研究旨在为金融市场的波动率预测提供新的视角,并为投资者和风险管理者提供一种有效的工具。This study develops a hybrid model based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Heterogeneous Autoregression of Realized Volatility (HAR-RV), employing five-minute price data from the CSI 300 Index. We select historical values of realized volatility, trading indicators, and technical indicators as features for prediction. Feature selection is conducted using Recursive Feature Elimination based on XGBoost importance scores. The experimental results indicate that the hybrid model we propose has superior predictive performance compared to the currently mainstream single models, and the XGBoost recursive feature elimination effectively optimizes the subset of features. This research aims to provide a fresh perspective on financial market volatility prediction and to offer investors and risk managers a potent tool.
杜宇萌张凌聪
关键词:波动率预测混合模型
一种基于深度学习的跨周期稀疏金融时间序列波动率预测模型方法
本发明公开了一种基于深度学习的跨周期稀疏金融时间序列波动率预测模型方法,具体实施过程如下:计算特定周期下不同波动率,建立多因素输入模型,在传统时间序列数据的基础上,结合市场情绪指标相关数据、宏观经济数据,并添加随机扰动,...
周乾伟徐孟达
基于不确定性指数和VIX的原油价格波动率预测研究
2025年
为了研究国际原油期货价格的波动情况,本文对WTI原油期货价格波动率建立模型,采用标准自回归模型(AR)作为基准模型,引入全球经济政策不确定性指数(GEPU)、美国经济政策不确定性指数(USEPU)和VIX指数建立AR-X模型作为扩展模型。实证结果表明,相较于AR-USEPU模型和AR-VIX模型,AR-GEPU指模型对WTI原油期货价格波动有显著的正向影响;在预测评价中,通过样本外R2检验和五种预测评价指标发现,AR-GEPU模型具有最好的预测效果;最后,基于不同的估计窗口和不同的窗口长度,我们的结果是稳健的。
廖惠琴
关键词:WTI原油波动率AR模型VIX
基于混合深度学习模型方法的碳期货波动率预测研究
温润
基于深度学习的金融市场波动率预测模型被引量:1
2024年
波动率在金融投资和风险管理中扮演着至关重要的角色,能够反映金融资产的收益和风险水平,为构建期权量化投资策略和决策以及风险控制提供重要参考指标。然而,波动率具有非线性和长期依赖性问题,如每日变化趋势不稳定,未来变化趋势与历史数据相关等。为解决这些问题,本文基于改进的Transformer构建了波动率预测模型TGC-FinTrans(TCN-BiGRU-CNN Finance Transformer)。实验结果表明,该模型在预测金融数据波动率方面优于其他基线方法,能够更加准确地预测波动率并捕捉金融市场的复杂变化,为投资者提供更为精准的决策参考。
李文颖潘乔阎希平
关键词:波动率预测TRANSFORMERTCNCNN
基于波动率预测组合的跨式期权交易策略研究
中国期权市场起步晚于其他发达国家,但自2015年上证50ETF期权和2019年沪深300ETF期权相继推出后,市场发展迅猛。在全球金融市场中,期权作为一种衍生金融工具,在维持金融稳定和促进资本流动中扮演重要角色,并且能够...
林霄
关键词:K-近邻算法波动率预测
基于CEEMDAN和优化LSTM模型的碳价波动率预测研究
2024年
本文以北京碳配额交易价格实际波动率为研究对象,构建以自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和长短期记忆网络(long short-term memory networks,LSTM)为基础的混合预测模型,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)确定模型结构参数。实验结果证明:该模型具备提取多尺度复杂时间序列波动趋势和有效处理金融时间序列的优点,粒子群算法对预测模型结构参数的优化避免了因参数选取不当导致的拟合问题,该模型在碳价波动率预测方面具备较高的准确性和稳定性。
段钧陶杨晓忠
关键词:应用统计数学时间序列预测
中国股市波动率预测研究:基于实时已实现EGARCH-MIDAS模型被引量:1
2024年
本文构建了一个能够充分捕获高频数据信息、当前收益信息以及波动率长记忆性的实时已实现EGARCH-MIDAS(RT-REGARCH-MIDAS)模型对中国股市波动率进行建模和预测.采用上证综合指数(SSEC)和深证成份指数(SZSEC)5分钟高频数据进行实证研究,结果表明:RT-REGARCH-MIDAS模型相比其它众多竞争模型具有更好的收益数据拟合效果,能够更好地描述股市波动性.利用稳健的损失函数以及模型置信集(MCS)检验作为判断准则,实证比较了该模型与其它竞争模型对中国股市波动率的样本外预测能力.实证结果表明:捕获高频数据信息、当前收益信息和波动率长记忆性对于股市波动率预测具有重要作用;在众多竞争模型中,RT-REGARCH-MIDAS模型具有最为优越的波动率预测能力.进一步,采用不同的已实现测度、不同的预测窗口、不同的MIDAS滞后阶数、不同的预测期以及样本外R2检验进行稳健性检验,证实了该模型优越的波动率预测能力具有稳健性.最后,通过考察模型波动择时策略发现,该模型能够获得相比其它模型显著更高的投资组合经济价值.
吴鑫育赵安谢海滨马超群
关键词:波动率预测
基于马尔科夫和混频数据模型的黄金期货市场波动率预测研究被引量:3
2024年
利用马尔科夫机制转换(Markov-switching regime,MS)和混频数据(mixed data sampling,MIDAS)模型,构建新的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS),并以此模型对中国黄金期货市场波动率建模和预测。运用样本外滚动时间窗(rolling time windows)预测技术和模型信度集(model confidence set,MCS)检验发现:(1)总体上,引入马尔科夫机制转换的混频模型(MS-MIDAS)相比于MIDAS模型本身,从统计上展现出更高的预测精度;(2)含有跳跃的马尔科夫机制混频模型(MS-MIDAS-CJ)的预测精度最高;(3)对不同的预测窗口和不同的滞后阶数(k^(max)),上述实证结果都是稳健的。
郭杨莉马锋
关键词:黄金期货市场波动率预测结构突变
沪深300ETF期权交易量对标的资产波动率预测的影响研究
本文从分析期权交易量所包含的信息含量视角,研究期权交易量对预测标的资产市场波动的影响。梳理了交易量与波动率的相关研究,具体分析了期权交易量与标的资产波动率;在此基础上,以2019年12月27日至2023年5月5日华泰柏瑞...
张妙玉
关键词:已实现波动率

相关作者

吴鑫育
作品数:73被引量:229H指数:8
供职机构:安徽财经大学金融学院
研究主题:波动率 实证研究 粒子滤波 波动率预测 随机波动率
马锋
作品数:21被引量:164H指数:8
供职机构:西南交通大学经济管理学院
研究主题:波动率预测 MCS 高频 股市 变差
耿立艳
作品数:51被引量:226H指数:8
供职机构:石家庄铁道大学
研究主题:最小二乘支持向量机 物流业 灰色关联分析 LSSVM 物流需求预测
魏宇
作品数:107被引量:1,277H指数:23
供职机构:西南交通大学经济管理学院
研究主题:极值理论 金融市场 后验分析 VAR SPA检验
杨科
作品数:26被引量:153H指数:8
供职机构:华南理工大学经济与贸易学院
研究主题:已实现波动率 SPA检验 中国股市 统计量 波动率预测