基于遗传算法的预测结合方法及其应用

摘要：

金融资产的方差与协方差是资产配置、套期保值、风险管理等实务应用的关键参数,因此对多元波动率预测模型的研究具有重要意义.文章采用预测结合技术,根据设定的优化准则对多个多元波动率模型的预测加权结合作为协方差的预测,其中最优权重通过遗传算法确定并动态调整.以常用低频与高频多元波动率模型为待选模型,沪深300指数与股指期货为实证数据,在多种常用损失函数下的样本外预测性能比较指出,基于遗传算法的线性预测结合在指数变化平稳与震荡期间均可以获得统计上显著较高的预测精度,是较使用单个多元波动率模型更稳健的选择.

关键词：预测结合、多元波动率模型、遗传算法、模型置信集检验、动态套期保值

所属期刊栏目：35

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71671084

在线出版日期：2020-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70