基于改进的隐马尔科夫体制转换ARMA-GARCH模型的高频数据预测

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收益率的波动率问题一直都是金融领域研究的热点问题,自从提出模型以来,波动率问题的研究成果就层出不穷.近些年来,体制转换模型备受学者们关注,它可以刻画金融市场的各种状态,对股票价格波动的描述更加切合实际,所以在体制转换的基础上推导出各类具体模型的波动性具有非常重要的实际意义.首先,本文给出了模型下金融高频数据的预测方法,该模型中的上证指数收益率受市场经济状态影响.由于得到的噪声序列不服从独立同分布的高斯分布,因此本文采用了体制转换下的模型来预测上证指数收益率.最后,我们利用两种方法得到的噪声序列预测模型,通过回测得到对于高频数据而言,改进后的预测结果较好的结论。
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