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.
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2019 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)