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文章针对GARCH模型参数传统估计方法的不足,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的GARCH模型,更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件"异方差",并且和基本粒子群算法及其两种改进算法的实验结果进行了比较,最后对指数进行了走势预测.
基于QPSO的证券市场GARCH模型实证研究
【摘 要】
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文章针对GARCH模型参数传统估计方法的不足,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的GARCH模型,更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件"异方差",并且和基本粒子群算法及其两种改进算法的实验结果进行了比较,最后对指数进行了走势预测.
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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数值计算与计算机应用
【发表日期】
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2007年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金;
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