基于异质自回归模型的中国股票市场波动测度研究的开题报告.docx
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基于异质自回归模型的中国股票市场波动测度研究的任务书任务书一、任务背景随着中国经济的快速发展和金融市场逐步开放,中国股市的波动日趋复杂和多变,股票市场风险的测度和管理成为了关键问题。传统上,股市波动的测度依据稳定性假设,然而,随着金融市场的异质性增加,传统的测度方法已经不能满足实际需要。异质自回归(HSAR)模型被证明是对金融市场波动的合理建模方法,通过对中国股市的波动进行建模,可以有效的测度风险,提高市场参与者的风险意识和风险防范能力。二、任务目标本次研究旨在通过建立异质自回归(HSAR)模型,对中国股
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基于LASSO算法的不确定门限自回归模型研究的开题报告一、选题背景及意义时间序列预测一直是经济学、金融学等领域的研究重点,也是社会发展道路不断探索的重要内容。随着国家经济的不断发展,各种经济数据以及金融数据也呈现出现在不断增加的趋势。如何在复杂的经济变化动态下,准确地预测未来的经济走势,这就需要建立可靠的时间序列模型来完成。自回归模型(AR)是时间序列建模的基本模型,它认为一个时间序列的当前值仅仅依赖于它的之前的一些值,这些值被称为滞后值。不确定自回归模型(UNC-AR)是AR模型的一种扩展形式,考虑到残