张月秋
- 作品数：2 被引量：23H指数：2
- 供职机构：云南大学经济学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于GARCH模型的股指期货协整跨期套利实证研究被引量：16
- 2013年
- 利用沪深300股指期货的5分钟高频收盘数据建立跨期套利模型,在现有的协整理论基础上,应用GARCH模型描述残差的条件异方差性,用历史数据预测未来价格的时变方差,利用置信度确定价差范围。实证结果表明,沪深300股指期货存在日内跨期套利机会.无论是样本内数据还是样本外数据,投资者的风险好恶如何,通过跨期套利可以在较小的风险下,获得较高的盈利.
- 何树红张月秋张文
- 关键词：股指期货跨期套利GARCH
- 比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用被引量：7
- 2014年
- 基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.
- 何树红吴迪张月秋
- 关键词：基金净值BP神经网络RBF神经网络
