金融市场价格波动模型的建立以及走势预测

众所周知金融市场存在着不可预测性,这是由于未来不可预知的宏观因素会影响股价或期货价格的走势。这些不可预知的宏观经济因素每时每刻都会影响金融市场上高频时间序列的走势。其中最著名的例子就是2008到2009年的金融危机,一些大型的金融投资银行相继倒闭,直接影响到了当年股市的行情。这是因为一旦建立的模型与真实数据之间存在较大的偏差,对价格的预测也会存在很大的失误,最终会导致投资者蒙受巨大的损失甚至血本无归。本文的目的就在于对国外伦敦金融市场FTSE100历史数据进行高频时间序列的特征分析,并在其历史数据的基础上建立相应的ARI MA模型,根据此模型进行样本外预测。除此之外,还会对沪深300价格指数的波动性进行深入的研究,建立相对应的ARIMA-GARCH模型。运用ARIMA-GARCH模型对股票价格的波动性进行预测。