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基于QPSO的证券市场ARCH模型实证研究
引用本文:奚茂龙,孙俊,须文波.基于QPSO的证券市场ARCH模型实证研究[J].计算机工程与应用,2006,42(9):190-192.
作者姓名:奚茂龙  孙俊  须文波
作者单位:江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122
摘    要:文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益的ARCH模型,更加精确地动态度量了证券市场收益序列的条件“异方差”,进行了指数走势预测。

关 键 词:QPSO算法  ARCH模型  异方差  惯性权重法  压缩因子法
文章编号:1002-8331-(2006)09-0190-03
收稿时间:2005-11
修稿时间:2005-11

Empirical Study on Stock Through ARCH Based on QPSO Algroithm
Xi Maolong,Sun Jun,Xu Wenbo.Empirical Study on Stock Through ARCH Based on QPSO Algroithm[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(9):190-192.
Authors:Xi Maolong  Sun Jun  Xu Wenbo
Affiliation:School of Information Technology, Southern Yangtze University, Wuxi, Jiangsu 214122
Abstract:In this paper,quantum-behaved particle swarm optimization algorithm is developed for some serious disadvantages of traditional estimating methods of ARCH,and the ARCH model for Dow-Jones average stock return are established empirically,finally forecast of the return is given,
Keywords:QPSO algorithm  ARCH model  heteroscedasticity  inertia weight  constriction factor algorithm
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