| 基于PSO的证券市场GARCH模型实证研究 |
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| 引用本文： | 须文波,奚茂龙,孙俊.基于PSO的证券市场GARCH模型实证研究[J].计算机工程与设计,2006,27(16):3015-3017. |
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| 作者姓名： | 须文波 奚茂龙 孙俊 |
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| 作者单位： | 江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122 |
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| 摘 要： | 粒子群算法是一个有效的快速寻找连续函数极值的方法,它规则简单,编程易于实现.突破传统经济计量学“同方差条件”的限制,引入了GARCH模型,针对GARCH模型传统估计方法的不足,提出利用粒子群及其改进算法,快速精确地估计证券市场GARCH模型的参数,动态的度量描述证券市场收益序列的条件异方差;并利用算法建立美国证券市场道琼斯指数收益的GARCH模型,进行了走势预测,实例证明它是一个简单有效的算法.
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| 关 键 词： | GARCH模型 PSO算法 异方差 惯性权重法 压缩因子法 |
| 文章编号： | 1000-7024（2006）16-3015-03 |
| 收稿时间： | 2005-06-16 |
| 修稿时间： | 2005-06-16 |
Empirical study on stock through GARCH based on PSO algorithm |
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| XU Wen-bo,XI Mao-long,SUN Jun.Empirical study on stock through GARCH based on PSO algorithm[J].Computer Engineering and Design,2006,27(16):3015-3017. |
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| Authors: | XU Wen-bo XI Mao-long SUN Jun |
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| Affiliation: | School of Information Technology, Southern Yangtze University, Wuxi 214122, China |
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| Keywords: | GARCH model PSO algorithm heteroskedasticity inertia weight algorithm constriction factor algorithm |
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