【摘 要】
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当主成分存在条件相关时,正交广义自回归条件异方差模型(orthogonal generalized autore-gressive conditional heteroskedasticity,O-GARCH)可能导致预测结果与实际情况不相符.基于独立分量分析的广义自回归条件异方差模型(GARCH model based on independent component a-nalysis,ICA-GARCH)能有效解决此问题,但ICA-GARCH模型中的梯度下降算法易陷入局部最优,收敛精度也有待提高.为
【机 构】
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西安理工大学 理学院,陕西 西安 710054
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当主成分存在条件相关时,正交广义自回归条件异方差模型(orthogonal generalized autore-gressive conditional heteroskedasticity,O-GARCH)可能导致预测结果与实际情况不相符.基于独立分量分析的广义自回归条件异方差模型(GARCH model based on independent component a-nalysis,ICA-GARCH)能有效解决此问题,但ICA-GARCH模型中的梯度下降算法易陷入局部最优,收敛精度也有待提高.为克服此缺点,本文提出了一种基于粒子群优化算法的ICA-GARCH模型(ICA-GARCH model based on particle swarm optimization,PSO-ICA-GARCH),并将其用于证券市场收益波动率建模,以最终提高收益率预测效果.通过对阿里巴巴概念股收益波动率的实证分析,结果显示PSO-ICA-GARCH模型相较于O-GARCH和ICA-GARCH模型,具有更高的分离精度和更准确的模型预测效果.
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