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吴斐
作品数:
1
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H指数:0
供职机构:
上海财经大学统计与管理学院
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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
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相关领域:
经济管理
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合作作者
王艺馨
上海财经大学统计与管理学院
周勇
中国科学院数学与系统科学研究院
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周勇
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2014
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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
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