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GA在改善证券市场风险测量精度中的实证研究

来源 :哈尔滨商业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：qiaoweizhuo

【摘 要】

：

应用遗传算法（GA）估计线性GARCH（1,1）模型和非线性EGARCH（1,1）的参数,建立两个模型计算中国证券市场的风险值（VaR）.通过对比传统算法和遗传算法的风险值,计算数据显示：线性GARCH（1,1）模

【作 者】

：

盖卉 张磊 别晓竹 

【机 构】

：

中山大学数学与计算科学学院,北京理工大学管理与经济学院

【出 处】

：

哈尔滨商业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2007年3期

【关键词】

：

遗传算法 BHHH算法 VAR GARCH EGARCH GA  BHHH  VaR   GARCH   EGARCH 

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应用遗传算法（GA）估计线性GARCH（1,1）模型和非线性EGARCH（1,1）的参数,建立两个模型计算中国证券市场的风险值（VaR）.通过对比传统算法和遗传算法的风险值,计算数据显示：线性GARCH（1,1）模型和非线性EGARCH（1,1）模型下,GA得到的风险值均大于真实值,可以解决传统算法中预测精度不高的问题.

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