| 基于混频数据驱动神经网络模型的波动率预测研究 |
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| 引用本文： | 汪刘凯,张小波,闫相斌,王未卿.基于混频数据驱动神经网络模型的波动率预测研究[J].系统工程理论与实践,2023(12):3488-3507. |
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| 作者姓名： | 汪刘凯 张小波 闫相斌 王未卿 |
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| 作者单位： | 1. 北京科技大学经济管理学院;2. 广东外语外贸大学商学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(72025101,72301025,71729001)；;中国博士后科学基金(2021M700380)；;中央高校基本科研业务经费(FRF-TP-22-060A1,FRF-BR-23-08B)；;北京市社会科学基金(23GLB022)~~； |
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| 摘 要： | 金融市场价值波动与经济政策等宏观环境密切相关,其影响要素多源,价值波动往往表现出复杂的统计特征与变化规律,现有的波动率预测模型难以有效地预测其价值波动规律.面对价值波动中风险要素多源、频率多样、关系非线性的潜在挑战,考虑到深度学习框架下CNN和LSTM的计算优势,本文提出了基于混频数据反向抽样的CNN-LSTM的波动预测模型:MDNN (mixed frequency data-driven neural network),该模型既有效提取多元时序数据的时空特征、又充分利用混频信息,使其预测能力与泛化能力得到有效提升.选取常见的供应链金融质押物铜、铝和锌作为研究对象,样本外预测结果表明:相比于基准模型,MDNN更加准确、有效地预测出质押物已实现波动率,其稳健性检验也表明实证结论的可靠性.
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| 关 键 词： | 已实现波动率 混频数据 深度学习 MDNN |
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