人工神经网络增强伊斯坦布尔股市GARCH模型预测： volatility提升与应用

本研究论文《Improving forecasts of GARCH family models with the artificial neural networks: An application to the daily returns in Istanbul Stock Exchange》由Melike Bildirci和Özgür Ömer Ersin合作撰写，发表于2009年的《Expert Systems with Applications》期刊上，属于BL领域。该研究的主要焦点在于探索如何利用人工神经网络（ANN）来改进GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型的预测性能，特别是在伊斯坦布尔证券交易所（Istanbul Stock Exchange, ISE）的每日股票收益率数据上。 GARCH家族模型是金融时间序列分析中用于描述资产价格波动性的重要工具，它们能够捕捉到市场中的条件异方差性，即过去的波动会影响当前的波动。然而，这些模型通常假设数据具有线性和对称性，而在实际金融市场中，波动性往往表现出集群、不对称性和非线性特性。为了克服这些问题，Bildirci和Ersin提出了一种创新方法，即通过结合ANN与一种名为APGARCH（Asymmetric Power GARCH）的变体，创建了ANN-APGARCH模型。 APGARCH模型引入了不对称性，这在实际股票市场中是非常重要的，因为负向和正向的冲击可能对波动性有不同的影响。作者通过将ANN技术融入APGARCH模型，旨在提高其在预测方面的精确度，特别是对于那些显示强烈波动性集群、不对称性和非线性的每日收益率数据。 研究的关键步骤包括数据预处理、模型构建（包括传统的GARCH模型和改进后的ANN-APGARCH模型）、以及对比两者的预测性能。结果显示，通过神经网络扩展的GARCH模型版本显著提升了预测效果，证明了这种方法的有效性。这对于金融机构和投资者来说，意味着更准确地衡量和管理风险，从而做出更明智的投资决策。 本研究不仅深化了我们对GARCH模型的理解，还展示了人工智能技术在金融市场预测中的潜力，特别是在处理复杂数据特征时。在未来的研究中，这种结合传统统计模型与机器学习的方法可能会成为金融风险管理领域的趋势。