基于多智能體退火算法的GARCH模型參數(shù)估計(jì).pdf_第1頁(yè)
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1、南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多智能體退火算法的GARCH模型參數(shù)估計(jì)姓名：王立超申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師：李建良20050601AbstractGARCH(GeneralizedAutoregressiveConditionalheteroscedasticity)classmodelhasbecomeallemcientinstrumentfordescribingcapitalmarketvolatilityButt

2、hemethodsofestimationofparameteroftheGARCHmodelsBHHHandGMMmaybecomeiFIValidbecausetheyusuallymeetthesituationthatthemiddledatafluctnategreatlvAlthoughthemaximumlikelihoodestimationbasedonSimulatedAnnealingAlgorithm(SAA)o

3、rGeneticAlgorithm(GAlimprovestheexactnessandrobustness，theresuRiSnotdesiredTherefore，thispaperformanewalgorithmcalledMulti—agentAnnealingAlgorithm(MAA)whichiSbasedonMultiagentofartificialintelligenceThealgorithmmakesuseo

4、ftheabilitiestocompeteamongtheagents，toleaInfromagents。circumstance，andtOacceptspecial“i11conditionedsolutions”ThenthepapergivesaconclusionthatMAAconvergestotheglobaloptimumFurthermore，wemakeanumericalexperimenttocompare

5、MAAwithSAAandGAbyseveralelassicalexperimentalfunctionsinoptimization，whichsuggeststheavailabilityofMAAFinallywepresentademonstrationofChinesestockwhichshowsobviousbivariateGARCHeffectandapplyMAAtotheestimation，whichsolve

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