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吴斐

作品数:1 被引量:0H指数:0
供职机构:上海财经大学统计与管理学院更多>>
发文基金:国家教育部“211”工程创新研究群体科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇误差修正模型
  • 1篇沪深300指...
  • 1篇VECM
  • 1篇GARCH模...

机构

  • 1篇上海财经大学
  • 1篇中国科学院数...

作者

  • 1篇周勇
  • 1篇王艺馨
  • 1篇吴斐

传媒

  • 1篇数理统计与管...

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于指数每日最高最低值预测的一种新方法
2014年
金融市场中有各种各样的指数,在做投资决策时需要对这些指数进行预测。在我国沪深300指数是第一个全面反映沪市、深市综合走势的指数,也是目前作为股指期货标的物的唯一指数,本文构建模型对沪深300指数日最高和最低值进行预测。文中分别使用普通误差修正模型(VECM)和基于广义异方差(GARCH)模型进行分向量估计的VECM对2005年4月8日至2010年3月19日的沪深300指数价格最高、最低值序列进行实证分析,做出相关预测,并利用相对误差对结果进行评价。结果表明,用基于GARCH模型的VECM获得的预测结果相对误差更小,预测也更加精确。
吴斐王艺馨周勇
关键词:沪深300指数GARCH模型
共1页<1>
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