【摘 要】
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本文首先对股票价格历史数据进行预处理和分析;其次对预处理后的数据进行马氏性检验,结果显示数据符合马氏性,然后建立马尔可夫链模型;最后通过计算概率转移矩阵得出概率转移向量,进而达到对股票价格波动率区间的预测.预测结果显示:在正常情况下,用此模型预测的股票价格波动率区间与实际数据在短期内预测结果保持一致,但随着时间的推移预测结果稍有偏差.此外,马尔可夫链模型适用于短期的股票价格波动率预测,并且对以往数据依赖性极大.
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本文首先对股票价格历史数据进行预处理和分析;其次对预处理后的数据进行马氏性检验,结果显示数据符合马氏性,然后建立马尔可夫链模型;最后通过计算概率转移矩阵得出概率转移向量,进而达到对股票价格波动率区间的预测.预测结果显示:在正常情况下,用此模型预测的股票价格波动率区间与实际数据在短期内预测结果保持一致,但随着时间的推移预测结果稍有偏差.此外,马尔可夫链模型适用于短期的股票价格波动率预测,并且对以往数据依赖性极大.
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