基于GARCH类模型和BP神经网络的量价关系实证研究

被引：25

作者：

吴秋芳 ^{[1
]}

王长辉 ^{[1
,2
]}

唐亚勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学数学学院

[2] 成都纺织高等专科学校基础教学部

来源：

四川大学学报(自然科学版) | 2013年 / 04期

关键词：

量价关系; EGARCH; BP神经网络; Granger检验;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F832.51 [];

学科分类号：

020104 [西方经济学];

摘要：

作者以量价关系相关理论为基础,使用EGARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究.EGARCH模型的参数估计结果显示加入交易量的模型更优.然后作者得到了上证指数的如下量价关系特征:非预期成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系且我国股市收益率的波动存在明显的"杠杆效应".因而加入交易量的BP模型具有更小的均方误差.

引用

页码：703 / 708

页数：6

共 6 条

[1]

基于GARCH类模型的中国股市收益率分析 [J].