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证券其它相关论文-股票波动性的拟合与预测研究摘要:分别使用非线性自我激励门限模型(SETAR模型)和线性ARMA模型对股票市场进行比较研究,并运用MAE和RMSE方法比较两者的预测效果,结果表明,通过门限值的控制作用,SETAR模型利用时序数据隐含的时序分段相依性这一重要信息,限制了模型误差,从而比ARMA模型更适合于描述股票波动的非线性规关键词:SETAR模型;股票波动性;ARMA0所谓SETAR模型,是指一种特殊的TAR模型,其阀值的选取是研究变量自身,而不象一般的TAR模型,阀值变量为其他变量。该模型在研究非线性问题上,日SETAR模型被成功地用来预测一些生物和物理方面的进程,如预测lysn数据和太阳黑子的数目(Tong,1990),此外该模型在经济和金融方面也得到了广泛的应用。TiaoandTsay(1994),Potter(1995)运用该模型对美国的GDP进行了预测;Potter(1995)、PeelandSpeight(1995)年分别运用SETAR模型对美国和英国的GDP进行了预测,但是运用该模型对股票进行研究的文章一直较少,作者采用自我激励门限模型——Self-ExcitingThresholdAutogressiveModel(SETAR)对股票市场进行研究。除了运用SETAR模型对股票进行拟合,还通过与ARMA模型的比较,对SETAR的预测能力进行检验。本文第一部分对该模型进行一般的理论介绍;第二部分运用该模型对股票市场进行拟合与预测,并与一般的ARMA(p,q)模型拟合与预测效果进行比较;最后为结论部分。1SETAR通常我们假定一个时间序列{Y}在一个状态空间里,服从线性自回归的特性,然而,实际情况往往并非我们假设的那样,它可能属于两个或更多的空间,这取决于该序列滞后值,一般d可以取0,1,…,一直到允许的最大滞后长度。在不同的空间它服从不同的AR(P)过程。例如在两个空间状态的情况下,可以定义一个SETAR(2;P1;P2)上述模型表明该过程在两个状态分别服从AR(P1)过程和AR(P2)一般可我们采用赤池信息准则(Akaike’slnformationCriterion,简称AIC)。即通过使AIC取最小值来确定d和p的值。Tong(1990)指出此时SETAR模型的AIC准则可以通过两个表达式下AR模型的AIC准则求和来获得,即:AIC
编号:201312161131555181    类型:共享资源    大小:11.88KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-16
  
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