期刊文献+

利用PSO对上证指数ARCH模型的实证研究

Empirical Study on Stock Return of Shanghai Through ARCH with PSO Algroithm
下载PDF
导出
摘要 针对ARCH模型传统估计方法的不足,提出了利用微粒群算法及其改进的算法快速精确的估计ARCH模型的参数,最后利用微粒群算法实证建立了上证指数收益的ARCH模型,并且对以后的情况进行了预测。 Because of the disadvantages of traditional estimating methods of ARCH model,this paper estimates the parameters in ARCH model accurately with particle swarm optimization and its improved approaches.Finally the ARCH model for stock return is established empirically with algorithm and forecast of the return is given.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第32期194-196,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 国家自然科学基金资助项目(60474030)。
关键词 ARCH模型 PSO算法 惯性因子 收缩因子 异方差 ARCH model PSO algorithm inertia weight constriction factor heteroskedasticity
  • 相关文献

参考文献4

  • 1MANDELBROT B.The variation of certain speculative prices[J].Journal of Business,1963:94-419.
  • 2KENNEDY J,EBERHART R C.Particle Swarm Optimization[C]//Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks,1995,4:1942-1948.
  • 3ANGELINE P J.Using Selection to Improve Particle Swarm Optimization[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation,1998:84-89.
  • 4CLERC M,KENNEDY J.The Particle Swarm:explosion,stability and convergence in a multi-dimensional complex space[J].IEEE Transaction on Evolutionary Computation,2002(6):58-73.

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部