基于小波多分辨分析及GARCH模型的股指預測研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的全球化步伐的加快，金融市場在一個國家的經(jīng)濟運行中所處的地位越來越重要。因而作為金融市場重要組成部分的股票市場，越來越受到國家的重視。我國的股票市場目前正處在發(fā)展時期，和國外一些發(fā)展成熟的股票市場相比，我國的股票市場波動更加劇烈，并且更容易受到外界環(huán)境的影響。這種情況下股市風險也會加大，進而影響國家的經(jīng)濟運行，使投資者的投資風險加劇。因此就需要用科學的方法對股市波動性進行分析預測。
　　隨著對股市波動預測研究不斷拓展與深入

2、，研究人員根據(jù)不同的需要，已經(jīng)發(fā)展出多種不同預測方法，譬如模糊預測方法、小波分析預測方法、自適應回歸預測、廣義自回歸條件異方差模型分析預測等。本文將小波多分辨分析與廣義自回歸條件異方差模型分析預測相結合，得到了小波分析-GARCH模型預測方法，得到了良好的預測效果。
　　本文主要分為五個部分。首先介紹了股指價格波動趨勢預測對于國家金融調(diào)控以及個人投資的重要性及意義，分析了股票指數(shù)的波動特點。第二部分介紹了小波多分辨分析及去噪理論。

3、第三部分是 ARCH模型的相關分析。第四部分是在上述基礎上引入了小波分析-GARCH模型預測方法，并選取滬深300股指的收盤價時間序列作為研究樣板進行實證研究。最后一部分給出相關結論和討論。
　　本文的研究過程及結論表明：我國的滬深300指數(shù)和美國的道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)相比具有更強的波動性。從模型的選取過程中可以看出，滬深300指數(shù)具有一定的“杠桿效應”，存在著信息沖擊的非對稱性。之后的預測過程則表明將小波多分辨分析去噪引入GJR-