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GARCH-LSTM

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  1. TOOL · CL_352659 ·

    新的混合模型通过预测区间不确定性增强波动率预测能力

    研究人员开发了一种结合GARCH和LSTM的新混合模型用于波动率预测,解决了评估预测不确定性的难题。该模型通过纳入ARMA结构来处理条件均值,并引入了前向bootstrap算法来生成多步预测区间,从而扩展了现有的GARCH-LSTM方法。为了提高区间覆盖率,该方法从经验分布中抽取bootstrap创新项以模仿金融序列的肥尾特性,并利用一致性预测原理系统地扩展区间长度。在模拟和2020-2025年美国股指上的评估表明,基于ARMA的混合…