基于智能算法的證券市場(chǎng)ARCH模型實(shí)證研究.pdf

1、優(yōu)化技術(shù)是一種以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用于求解各種工程問(wèn)題優(yōu)化解的應(yīng)用技術(shù)。多年來(lái)，由于其廣泛的應(yīng)用而備受矚目，并且發(fā)展迅速。隨著應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，最優(yōu)化問(wèn)題的時(shí)空復(fù)雜性使其求解非常困難，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法已很難滿足問(wèn)題需要。近年來(lái)，智能優(yōu)化算法的誕生給最優(yōu)化技術(shù)提供了新的思路和手段，并在科學(xué)研究、經(jīng)濟(jì)及工程技術(shù)問(wèn)題中得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展。遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法作為其中典型的幾種隨機(jī)搜索群智能優(yōu)化算法，在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題求解中顯現(xiàn)了巨大潛力，成為近年

2、來(lái)一個(gè)研究的熱點(diǎn)。
　　 時(shí)間序列模型是研究股票市場(chǎng)的一個(gè)非常重要的工具。本文對(duì)金融時(shí)間序列模型進(jìn)行了探討，股市時(shí)間序列模型具有以下兩個(gè)特性:首先，它貌似隨機(jī)但又好像不完全隨機(jī)，其次，它非常容易獲得。經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象涉及因素較多，關(guān)系又比較復(fù)雜，用量化模型分析十分困難，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是重要的量化分析工具之一，特別是ARCH類模型是最近發(fā)展起來(lái)的用于分析股市的定量分析模型。而ARCH類模型中的參數(shù)估計(jì)歷來(lái)是一個(gè)難點(diǎn)，本文使用智能算法隨機(jī)搜索

3、的優(yōu)點(diǎn)對(duì)ARCH類模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。
　　 本文首先介紹了本論文的研究意義以及結(jié)構(gòu)安排，然后介紹了幾種典型的群體智能算法，具體包括遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法，并對(duì)它們進(jìn)行了詳細(xì)的分析，再闡述了時(shí)間序列理論及其模型，具體包括時(shí)間序列分析模型、隨機(jī)時(shí)間序列模型的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)、模型的識(shí)別、條件異方差模型等，具體到本文進(jìn)行實(shí)證研究的時(shí)候?qū)⒉捎肁RCH模型族結(jié)合群體智能算法對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)指數(shù)進(jìn)行研究，對(duì)模型在分析我國(guó)股