【摘 要】
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由于区块链技术的迅速发展,数字加密货币的种类日趋增多,同时因为交易所十分分散,使得以比特币为代表的数字加密货币交易风险扩大,预测数字加密货币的价格风险能帮助市场参与者进行风险防范。同时数字加密货币是实现数字资产流动的重要手段,数字经济的发展需要更多数字加密货币的支持。数字加密货币交易自身具有频度高,市场分散,波动性大以及不受时间和空间限制等特点。在传统预测方法中,未能有效地保留数字加密货币交易的这
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由于区块链技术的迅速发展,数字加密货币的种类日趋增多,同时因为交易所十分分散,使得以比特币为代表的数字加密货币交易风险扩大,预测数字加密货币的价格风险能帮助市场参与者进行风险防范。同时数字加密货币是实现数字资产流动的重要手段,数字经济的发展需要更多数字加密货币的支持。数字加密货币交易自身具有频度高,市场分散,波动性大以及不受时间和空间限制等特点。在传统预测方法中,未能有效地保留数字加密货币交易的这些特征,因而预测精度低且效果差。深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）能够有效解决数字加密货币价格风险预测中的非线性与长期记忆问题,提高预测效果。同时,在险价值（Va R）和预期损失（ES）的联合回归分析可以有效克服ES的不可诱导性问题,更好地衡量金融市场的风险和波动性。通过将LSTM嵌入到Va R和ES的联合回归组合预测框架中,构建了基于LSTM的Va R和ES联合回归组合预测模型用于衡量比特币交易市场的风险,即LSTM-J-C模型。实证结果表明,与历史模拟法、GARCH模型和融合HS与GARCH的联合回归组合预测模型相比,新提出的LSTM-J-C模型能够有效提高比特币市场Va R和ES的预测精度。该研究结果可为数字加密货币市场投资者、政策制定者和监管机构度量加密货币市场风险提供理论支持和实践指导。
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