摘要
因为股指序列受多种因素的交互影响,往往呈现为非线性的时间序列,而新能源股指也有同样的特征。影响新能源股指的因素有市场的基本因素、税收政策、宏观经济、国家政治、新能源产业现状及投资者情绪等,并且影响程度大小不一。从全球经济市场来看,各国的新能源产业具有联动和传染效应,因而传统的ARMA模型对中证新能源股指预测并不可靠。本文基于新能源股指序列的非线性特征和波动聚集效应,在ARMA模型拟合该序列的基础上,利用GARCH模型拟合波动部分,基于ARMA-GARCH模型,引入SVR模型进一步修正模型残差,通过GARCH-SVR组合模型对股指数据进行预测,有效提升预测的精度和效度。
出处
《通讯世界》
2022年第8期121-123,共3页
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