【摘 要】
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自1990年Peters提出分形市场假说,对金融时间序列非线性的研究就从未停过,其中就包含长记忆性和条件异方差性的研究。这些研究中得到的非线性模型,使得学者们可以解决一些传统时间序列方法无法解决的问题。另外,随着计算机的不断发展,大量学者将机器学习应用到金融数据的预测当中。在2020年,世界金融市场受到了新冠疫情的剧烈冲击。美国作为世界金融中心,在3月的时候,其股票触发了 4次熔断。这一系列的震荡
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自1990年Peters提出分形市场假说,对金融时间序列非线性的研究就从未停过,其中就包含长记忆性和条件异方差性的研究。这些研究中得到的非线性模型,使得学者们可以解决一些传统时间序列方法无法解决的问题。另外,随着计算机的不断发展,大量学者将机器学习应用到金融数据的预测当中。在2020年,世界金融市场受到了新冠疫情的剧烈冲击。美国作为世界金融中心,在3月的时候,其股票触发了 4次熔断。这一系列的震荡对中国股市也产生了一定程度的影响。而股市是一个国家经济的晴雨表,因此正确判断股市动向对于普通投资者和国家监管机构都十分重要。本文使用经验模态分解算法,将数据分解为波动部分和趋势部分,并用非线性时间序列模型和含有外部变量的机器学习模型建立估值模型,以期望取得更好的预测效果。本文可分为七个部分,第一章主要介绍各个模型在金融中的发展与应用;第二、三、四、五章详细介绍本文需要的理论知识、模型方法、建模步骤以及优化准则;第六章是本文实证部分,分别对沪深300和中证500采用线性组合和支持向量机组合的方式建立基于ARFIMA-GARCH-SVM的组合预测模型,并与单一ARFIMA模型和ARFIMA-GARCH模型作比较;第七章是对本文模型的总结和展望。本文的创新点在于通过EMD方法分解数据,并结合ARFIMA模型,以达到在减少差分阶数的同时,过滤数据噪声的目的,最大限度利用数据中的信息,再使用支持向量机的方式对GARCH模型的波动方向进行估计从而减少传统ARFIMA-GARCH模型波动的随机性,在过往的研究中很少有相关文献同时使用这四个方法;另外本文的组合方式使用的是机器学习方法通过非线性的方式处理GARCH模型预测值需要乘以的随机数,以期望减小误差;再者,对于在SVM模型中使用外部变量进行多步预测的问题,本文采用了建立多个模型进行处理。最终本文从各模型的比较结果中发现,数据表现出较强非线性时,使用SVM进行组合的组合模型模型能够对前面各个部分的预测结果进行修正,并且预测结果明显好于仅进行线性组合的组合模型。最后本文选用组合模型对疫情影响期间的股指进行短期预测,并利用组合模型和GARCH模型预测结果作为投资依据,对投资者提供可行性建议:本文建立的组合模型基本可靠,投资者可根据组合模型未来五天的预测值决定下一周的投资选择,但是当发现GARCH模型预测值较大时需要谨慎,由于波动较大,可能会使得组合模型失效。
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