基于MS-GARCH-MIDAS的组合预测模型的研究及应用

作     者：吴江斌 王璐 夏正兰 罗楠 WU Jiangbin;WANG Lu;XIA Zhenglan;LUO Nan

作者机构：西南交通大学数学学院成都611756 

基　　金：国家自然科学基金项目(72071162 72271204) 教育部人文社科基金项目(17XJCZH002) 四川省社科规划项目(SC20TJ004) 成都软科学研究项目(2020-RK00-00070-ZF) 西南交通大学学位与研究生教育教学改革项目(YJG5-2022-Y033) 

出 版 物：《重庆理工大学学报（自然科学）》 (Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2022年第36卷第9期

页      码：288-296页

摘      要：传统的GARCH类时间序列预测模型,通常会因为结构断点或机制转移产生的伪持续性而影响预测性能。针对该问题,设计了一种基于MS-GARCH-MIDAS非线性时间序列组合预测模型来提高预测精度,一方面引入马尔可夫状态转换过程解决了结构断点和机制转换的问题,另一方面利用组合预测弥补了单结构模型结果不稳定的缺点。以上证指数为例,比较组合预测模型与传统模型的预测结果。实验结果表明,与其他模型相比,MS-GARCH-MIDAS平均组合预测模型能有效提高预测精度。

主 题 词：马尔可夫状态转移 时间序列预测 组合预测模型 

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 1201[管理学-管理科学与工程类] 020204[020204] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.09.035

馆 藏 号：203114769...