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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来说，预测股指收益率和波动率是非常关键的。传统的时间序列分析方法通常基于统计模型和经验法则，对市场数据进行建模和预测。但由于股市的复杂性和不确定性，这种方法往往难以准确预测。
随着大数据和机器学习技术的发展，越来越多的研究者将目光投向了数据驱动的股指预测方法。数据驱动方法通常结合大量的市场数据和机器学习算法，自动学习市场的特征和规律，并进行预测。这种方法不仅可以提高预测准确率，还可以快速适应市场变化和调整策略。
二、研究内容
本文旨在研究数据驱动的股指收益率和波动率的预测方法，具体包括以下内容：
（一）股指收益率和波动率的概念和理论：对股指收益率和波动率的定义、计算方法和影响因素进行介绍和分析，为后续的研究提供理论基础。
（二）数据驱动的股指预测思路：基于大数据和机器学习技术，提出一种数据驱动的股指预测思路。该思路包括数据收集、数据清洗、特征提取、模型构建和结果评估等环节。
（三）ARIMA和LSTM模型的应用：选取ARIMA和LSTM两种模型进行实证研究，分别对股指收益率和波动率进行预测，并对比分析两种模型的预测效果。
（四）预测应用场景的探讨：根据实证结果，探讨ARIMA和LSTM在不同场景下的预测应用及其优缺点。
三、研究意义
本研究将探索一种新的、基于数据驱动的股指预测方法，将传统的时间序列分析方法与大数据和机器学习技术相结合，提高市场预测的准确性和迅速性。同时，本研究也对股指收益率和波动率的预测理论进行了探讨和分析，对金融市场的决策提供参考。最终，本研究将探讨如何适应不同的预测场景，选择最佳的预测模型和方法。
【参考文献】
1.股票市场波动率的计量研究，王文安，金融研究，2005（3）
2.基于大数据的股票预测方法研究，张珊珊，天津财经大学，2018
3.股票市场预测模型研究，杨志欣，财经科技，2015（1）
4.神经网络在股票预测中的应用，王雄，江苏经贸职业技术学院学报，2018（3）
5.基于ARIMA模型的股市预测研究，赵明敏，重庆交通大学，2017