建立股指波动预测模型的方法研究及应用的开题报告.docx
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建立股指波动预测模型的方法研究及应用的开题报告一、研究背景作为金融市场最常用的指数之一,股指代表了一定范围内股票价格的整体变化情况,是一个非常重要的经济指标。然而,股指波动具有相当的不确定性和复杂性,影响股指波动的因素也极其丰富。因此,建立可靠的股指波动预测模型对于投资者和金融从业人员具有重要的意义。二、研究目的本研究旨在探究建立股指波动预测模型的方法,并将其应用于实际投资中,以辅助投资者做出更为准确的投资决策。三、研究内容1.对股指波动的影响因素进行分析,包括但不限于政治、经济、社会、自然因素等。2.探
建立股指波动预测模型的方法研究及应用的任务书.docx
建立股指波动预测模型的方法研究及应用的任务书任务书一、任务背景随着现代金融市场的不断发展,股指成为衡量股票市场走势的重要指标,对于投资者来说具有非常重要的参考意义。然而,股指也受到多种因素影响,如政治、经济、国际形势等,波动较大。因此,建立一个能够准确预测股指波动的模型,对于投资者来说具有极大的价值。二、任务描述本任务旨在研究建立股指波动预测模型的方法并应用到实际股票市场中。具体任务如下:1.研究股指波动预测模型的各种方法,包括技术分析法、基本面分析法等。2.对比各种方法的优缺点,并选定一种或几种适合建立
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数据驱动的股指收益率与波动率的预测方法研究的开题报告【摘要】本文旨在研究数据驱动的股指收益率与波动率的预测方法。首先,介绍股指收益率和波动率及其相关概念和理论。接着,从数据的角度出发,提出了利用机器学习算法和大数据技术进行股指预测的思路。最后,采用ARIMA和LSTM两种模型进行实证研究,对比分析两种模型的预测效果,并探讨相应的预测应用场景。【关键词】股指收益率;波动率;数据驱动;机器学习;大数据;ARIMA;LSTM【正文】一、研究背景股指收益率和波动率是金融市场中非常重要的两个指标,对于投资者和决策者
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随机波动率模型的研究和应用的开题报告一、选题背景随机波动率模型(StochasticVolatilityModel,SVM)由Wiggins于1987年第一次提出,之后Hull&White(1987)、Sjaastad&Sundt(1988)、Stein&Stein(1991)、Heston(1993)等学者也都对其做出了相应的探讨和应用。SVM主要用于研究金融市场中的波动率现象,因为实际市场中的波动率通常不是固定不变的,而是随时间和市场情况而变化的,因此需要建立更加符合实际情况的随机波动率模型来对金融市
基于非对称GARCH类模型的股指波动性比较研究开题报告.docx
基于非对称GARCH类模型的股指波动性比较研究开题报告题目:基于非对称GARCH类模型的股指波动性比较研究摘要:本论文基于非对称GARCH类模型,研究了不同国家(地区)股指的波动性比较。采用样本外预测方法,比较不同模型在预测股指波动性方面的表现,并且分析中国、美国、日本等国家(地区)股指波动性之间的异同。结论可以帮助投资者和策略制定者更好地理解股指波动性的本质,并有效规避风险。关键词:非对称GARCH类模型,股指,波动性,样本外预测,异同比较1.研究背景和意义股指波动性是投资者和金融机构面临的一个重要问题