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    基于GARCH族混合模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)預(yù)測(cè)

    2019-09-10 07:22:44魯訓(xùn)法崔海蓉
    閱江學(xué)刊 2019年3期
    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    魯訓(xùn)法 崔海蓉

    摘要:基于GARCH族混合模型預(yù)測(cè)了滬深300指數(shù)的波動(dòng)變化,比較了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)分別與GARCH類模型組合形成的兩類混合模型的預(yù)測(cè)效果。研究發(fā)現(xiàn):ANN類混合模型對(duì)滬深300指數(shù)波動(dòng)的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于SVM類混合模型,其中GJR-GARCH-ANN模型的預(yù)測(cè)效果最好;滬深300指數(shù)存在杠桿效應(yīng)。

    關(guān)鍵詞:GARCH族模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);支持向量機(jī);滬深300指數(shù);杠桿效應(yīng)

    中圖分類號(hào):F830.91文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章分類號(hào):1674-7089(2019)03-0078-10

    一、引 言

    滬深300指數(shù)覆蓋了中國股市的近六成市值,在規(guī)模和流動(dòng)性兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)方面能夠全面地反映中國股市的總體行情走勢(shì)。對(duì)滬深300指數(shù)的深入研究和分析能夠?yàn)橥顿Y者布局中國資本市場(chǎng)提供重要的決策參考。尤其是在中國證券市場(chǎng)監(jiān)管不夠到位、制度不夠健全,股指經(jīng)常出現(xiàn)劇烈波動(dòng)的背景下,如何運(yùn)用科學(xué)的方法和工具對(duì)滬深300指數(shù)的波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)將直接影響投資者投資風(fēng)險(xiǎn)管理的有效性,相關(guān)研究結(jié)果對(duì)于投資者提前采取有效措施防范投資風(fēng)險(xiǎn)具有實(shí)踐指導(dǎo)意義。

    最初對(duì)于股票市場(chǎng)波動(dòng)特征的研究主要是利用Engle提出的ARCH(Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity)模型及其衍生模型,此類模型是預(yù)測(cè)市場(chǎng)波動(dòng)性、資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)控制的有效工具之一。Engle R F, “Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Economitrica, vol.50, no.4 (1982.05), pp. 987-1008.但是ARCH模型無法有效地描述市場(chǎng)的波動(dòng)聚集和厚尾特征,為克服這一缺陷,Bollerslev引入了廣義的ARCH模型,即GARCH模型。Bollerslev T, “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, vol.31, no.3 (1986.03), pp. 307-327.Nelson針對(duì)對(duì)稱的ARCH和GARCH模型都不能有效解釋金融資產(chǎn)收益率的有偏性特征這一不足,提出了指數(shù)化的GARCH模型(EGARCH),同時(shí)考慮了杠桿效應(yīng),即市場(chǎng)下跌所帶來的負(fù)面影響大于市場(chǎng)同等幅度上漲所帶來的正面影響。Nelson D B, “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach”, Econometrica, vol.59, no.2 (1991.02), pp. 347-370.之后,Glosten等提出了另一種可以用于描述杠桿效應(yīng)同時(shí)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性具有較好預(yù)測(cè)效果的模型(GJR-GARCH)。Glosten L R, Jaganathan R, Runkle D E, “On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks”, Journal of Finance, vol.48, no.5 (1993.04), pp. 1779-1801.

    眾多國內(nèi)學(xué)者基于GARCH模型研究了中國股票的市場(chǎng)波動(dòng)特征。如閻海巖運(yùn)用GARCH模型探討了上證綜指和深圳成指的基本波動(dòng)特征,閻海巖:《中國股市波動(dòng)性研究》,《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》,2004年第19期,第40-33頁。陸靜等通過GARCH模型分析了投資者情緒指數(shù)對(duì)股票市場(chǎng)的影響,陸靜、裴飴軍、吳琴琴:《投資者情緒影響香港股票市場(chǎng)嗎?》,《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》,2017年第1期,第80-90頁。黃軒等基于ARMA-GARCH模型研究了滬深300指數(shù)的波動(dòng)趨勢(shì),黃軒、張青龍:《基于ARMA-GARCH模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)率分析與預(yù)測(cè)》,《中國物價(jià)》,2018年第6期,第44-46頁。等等。但是GARCH類模型需要嚴(yán)格假設(shè)時(shí)間序列的分布,這在多變的市場(chǎng)背景下很難得到滿足。為了解決該問題,通常需要將GARCH類模型與其他方法相結(jié)合,以適應(yīng)市場(chǎng)的多變性特點(diǎn)。

    一種是將GARCH類模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, 簡(jiǎn)稱ANN)相結(jié)合。ANN具有非線性、自適應(yīng)等特點(diǎn),能夠有效地反映市場(chǎng)的多變性,將GARCH類模型與ANN組合來預(yù)測(cè)資產(chǎn)波動(dòng)率可以取得更好的效果。Hajizadeh等將表現(xiàn)效果最好的EGARCH模型所預(yù)測(cè)的波動(dòng)率作為ANN的一個(gè)輸入變量進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到了S&P500指數(shù)收益率的波動(dòng)率預(yù)測(cè)值。Hajizadeh E, Seifi A, Fazel Zarandi M H, Turksen I B, “A Hybrid Modeling Approach for Forecasting the Volatility of S&P 500 Index Return”, Expert Systems with Applications, vol.39, no.1 (2012.01), pp. 431-436.丁嵐等在傳統(tǒng)的非對(duì)稱GARCH模型中加入了ANN邏輯項(xiàng),以提高模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)效果。丁嵐、蘇治:《基于ANN-GARCH模型的中國股市收益非對(duì)稱波動(dòng)擬合能力研究》,《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》,2013年第7期,第22-26頁。杜莉萍在研究滬深300指數(shù)波動(dòng)率的變化趨勢(shì)時(shí),將EGARCH類模型計(jì)算原理與ANN隱含層計(jì)算原理結(jié)合,擴(kuò)展了ANN模型,結(jié)果表明該模型對(duì)滬深300指數(shù)的短期波動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)具有良好的效果。杜莉萍:《基于ANN-EGARCH模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)》,《生產(chǎn)力研究》,2013年第2期,第58-61頁。

    另一種是將GARCH類模型與支持向量機(jī)(Support Vector Machines, 簡(jiǎn)稱SVM)相結(jié)合。SVM由Vapnik首先提出,在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)點(diǎn),并在很大程度上克服了ANN的“維數(shù)災(zāi)難”和“過度學(xué)習(xí)”等缺陷,所以一些學(xué)者將GARCH類和SVM的混合模型運(yùn)用于金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中。Vapnik V N, “An Overview of Statistical Learning Theory”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol.10, no.5 (1999.06), pp. 988-999.Lu等將七種GARCH類模型所預(yù)測(cè)的波動(dòng)率分別代入SVM與BP(Back Propagation,反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果證明SVM的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Lu C C, Wu C H, “Support Vector Machine Combined with GARCH Models for Call Option Price Prediction”, Shanghai: International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence (2009.11), pp.35-40.Qu等分別將三種GARCH類模型與LSSVM(最小二乘法支持向量機(jī))混合進(jìn)行組合預(yù)測(cè),證明混合模型能夠改善有杠桿效應(yīng)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)效果。Qu P, Wang H, “Financial Volatility Forecasting by Least Square Support Vector Machine Based on GARCH, EGARCH and GJR Models: Evidence from ASEAN Stock Markets”, International Journal of Economics and Finance, vol.2, no.1 (2010.02), pp. 51-64.鄧軍將GARCH模型與SVM結(jié)合提高了股票價(jià)格波動(dòng)的預(yù)測(cè)精度。鄧軍:《基于GARCH-SVM模型的股票價(jià)格波動(dòng)分析》,《經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊》,2017年第6期,第56-57頁。

    綜上所述,在預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)波動(dòng)時(shí),學(xué)者們采用不同混合模型會(huì)得到不同的預(yù)測(cè)效果,采用哪一種模型預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)波動(dòng)具有更好的效果尚不清楚。為了更好地服務(wù)于投資者風(fēng)險(xiǎn)管理決策,綜合考慮各個(gè)模型在波動(dòng)預(yù)測(cè)上的優(yōu)勢(shì),本文將三種最為常用的GARCH族模型(GARCH、EGARCH、GJR-GARCH)分別與ANN和SVM進(jìn)行組合,建立六種混合模型(GARCH-ANN、EGARCH-ANN、GJR-GARCH-ANN、GARCH-SVM、EGARCH-SVM、GJR-GARCH-SVM),分別對(duì)滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè),并利用多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)這六個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果。

    二、模型理論

    四、結(jié) 論

    本文將GARCH類模型(GARCH、EGARCH、GJR-GARCH)的預(yù)測(cè)結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)的一個(gè)輸入變量,構(gòu)建了GARCH-ANN、GARCH-SVM、EGARCH-ANN、EGARCH-SVM、GJR-GARCH-ANN、GJR-GARCH-SVM六個(gè)模型,分別對(duì)滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)率實(shí)施了預(yù)測(cè),通過四個(gè)常用的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)(平均預(yù)測(cè)誤差、均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和平均絕對(duì)百分比誤差)對(duì)這六個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明:ANN類模型比SVM類模型的預(yù)測(cè)效果好,其中GJR-GARCH-ANN模型效果最佳;滬深300指數(shù)存在杠桿效應(yīng)。由于滬深300指數(shù)覆蓋了超過60%的A股市值,可以視為A股市場(chǎng)的縮影,所以對(duì)于滬深300指數(shù)的研究結(jié)果可以作為投資者決策資產(chǎn)組合時(shí)的重要參考。

    〔責(zé)任編輯:來向紅〕

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