Другие журналы
|
Цалкович Артем Михайлович
Прогнозирование условной волатильности фондовых индексов при помощи нейронных сетей
Молодежный научно-технический вестник # 01, январь 2013 УДК: 51-77 В ряде случаев динамика волатильности демонстрирует значительно нелинейное поведение. Мы рассматриваем три широко применяемые модели из GARCH-семейства, нейросетевую GARCH модель, предложенную Дональдсаном и Камстрой (1997, Journal of Empirical Finance 4, 17-46), а также “чистую” двухслойную нейросетевую модель с целью предсказания условной волатильности основных фондовых индексов. Модели сравниваются в терминах предсказательной силы вне обучающей выборки с использованием популярных статистических критериев. В качестве аппроксимации истинной условной волатильности мы применяем реализовавшуюся волатильность, вычисленную по внутридневным данным.
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|