典型文献
基于残差修正模型的新能源产业发展趋势探究
文献摘要：
因为股指序列受多种因素的交互影响,往往呈现为非线性的时间序列,而新能源股指也有同样的特征.影响新能源股指的因素有市场的基本因素、税收政策、宏观经济、国家政治、新能源产业现状及投资者情绪等,并且影响程度大小不一.从全球经济市场来看,各国的新能源产业具有联动和传染效应,因而传统的ARMA模型对中证新能源股指预测并不可靠.本文基于新能源股指序列的非线性特征和波动聚集效应,在ARMA模型拟合该序列的基础上,利用GARCH模型拟合波动部分,基于ARMA-GARCH模型,引入SVR模型进一步修正模型残差,通过GARCH-SVR组合模型对股指数据进行预测,有效提升预测的精度和效度.
文献关键词：
新能源股指;ARMA-GARCH;支持向量回归
中图分类号：
作者姓名：
况永圣
作者机构：
贵州财经大学,贵州贵阳550000
文献出处：
引用格式：
[1]况永圣-.基于残差修正模型的新能源产业发展趋势探究)[J].通讯世界,2022(08):121-123
A类：
新能源股指
B类：
残差修正,修正模型,新能源产业,产业发展趋势,趋势探究,交互影响,税收政策,宏观经济,国家政治,产业现状,投资者情绪,大小不一,传染效应,ARMA,股指预测,不可靠,非线性特征,聚集效应,模型拟合,合该,GARCH,SVR,组合模型,支持向量回归
AB值：
0.266356
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