股票价格预测模型研究.pdf

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1、第7期(总第308期)财经问题研究Number7(GeneralSerialNo．308)2009年7月ResearchOilFinancialandEconomicIssuesJuly，2009股票价格预测模型研究沈巍(华北电力大学工商管理学院，北京102266)摘要：依据建模理论的不同，可将股票价格预测模型分为两大类，运用这两类模型对股票价格进行预测时各有特点。本文对这两类模型及其研究现状进行系统研究，将两类模型的特点进行比较分析，探讨股票价格预测模型在我国应用中存在的问题，并对未来发展方向提出建议。关键词：股票价格预测；GARCH模型；SV模型；神经网络；灰色模型；支持向量机中图分类号

2、：F830．9文献标识码：A文章编号：1000—176X(2009)07-0089-05股票作为金融市场最主要的金融工具之一，融时间序列的波动性具有非常好的效果。其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预French、Schwert和Stambaugh(1987)用测，一直以来都是金融领域研究的焦点问题之GARCH模型估计美国股市预期收益和波动的关一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类系，发现预期收益与股票的可预测波动成正相很多。但依据其建模理论不同，可将这些预测模关。同年Engle等运用GARCH—M模型进行研型划分为两个大类：一类是以统计原理为基础的究发现，条件方差可以较好地解释标准普

3、尔500传统型波动率预测模型，目前较为流行且具有代指数预期收益的变动情况。1991年Bollerslev和表性的模型包括ARCH模型和SV模型；另一类Engle的研究也发现风险溢价和波动性之间存在是以神经网络、灰色理论、支持向量机等为基础正相关关系。股价波动的杠杆效应在Nelson的创新型预测模型。这两类模型在对股票价格波(1991)，Glosten、JagannathanandRunkle动性进行预测时各有特点，但同时也存在至今难(1993)，EngleandNg(1993)以及Fomariand以解决的一些问题。比如：如何提高股票价格波Mele(1997)的论文中得到多次证实。此外，动率

4、的预测精准度，如何将影响股票价格波动的很多实证应用等都证实GARCH能够提供较理想非量化因素加入到数量化模型之中等等。对这些的数据模拟与预测效果。问题的进一步研究以及提出相应的解决方法，成国内也有不少学者对GARCH模型进行研究为股票价格波动预测方法研究的前沿问题。和应用。魏巍贤、周小明(1999)运用GARCH一、国内外研究动态模型对中国股市波动性进行了预测。丁华l。基于统计原理的预测模型的研究情况(1999)，周哲芳和李子奈(2000)，唐齐鸣和陈(1)GARCH模型健(2001)等对我国股市的ARCH效应进行了1982年Engle开创性地提出了自回归条件异分析，并进行了股指波动的拟合。

5、岳朝龙方差模型(简称ARCH模型)j，较好地模拟了(2001)、陈千里(2002)、周少甫(2002)利用股票波动中存在的丛聚性和时变性。GARCH模型对我国股市收益的波动集簇性和不国外研究者利用GARCH模型进行了大量的对称性进行了实证研究。张世英和柯珂对ARCH研究，表明GARCH模型及其扩展形式对描述金模型体系做了系统的评述J。李胜利(2002)、收稿日期：20o9旬5-2O作者简介：沈巍(1965一)，女，辽宁朝阳人，副教授，博士研究生，主要从事财政金融理论、金融市场等方面的研究。E．mailshenwei1965@126．corn财经问题研究2009年第7期总第308期楼迎军(20

6、03)探讨了我国股票市场的杠杆效比较国内外学者的研究结果可以发现国外学应。张永东、毕秋香做了上海股市波动性预测模者采用美国或其它西方国家股市的相关数据带入型的实证比较。GARCH模型或SV模型进行数据拟合或预测，(2)SV模型其效果普遍要好于国内学者采用国内股市相关数1986年，Taylor提出了随机波动模型据进行的同类研究。(StochasticVolatilityModel，简记为SV模型)。2．基于非统计原理的预测模型的研究情况随机波动性模型的提出是与金融资产中定价的扩(1)灰色模型散过程直接相关的，认为不仅标的资产的价格可由我国学者邓聚龙教授提出的灰色预测模以用维纳过程来描述，而且波

7、动率也可以用维纳型，已经被广泛应用于多种领域的短期预测，如过程来描述，SV模型是一类极具应用前景的金粮食产量预测、电力负荷预测等。灰色融波动模型。GM(1，1)模型是最常用的一种灰色模型，它国外学者对SV模型研究也比较多。例如，是由只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，Ghysels，Harvey和Renault(1995)对资产市场是GM(1，n)模型的特例。随机波动模型的起源、估计方法、模型扩展及波国外运