首页 > 《中国经济评论》 > 2024年13期 > 基于VIX和Garch波动率序列的CNN-LSTM注意力多头的多变量纸浆期货时序预测

基于VIX和Garch波动率序列的CNN-LSTM注意力多头的多变量纸浆期货时序预测

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要摘要：在金融市场中，波动率序列的预测对于投资决策和风险管理具有至关重要的作用。本研究提出了一种创新的深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制，用于预测基于VIX（芝加哥期权交易所波动率指数）和GARCH（自回归条件异方差）模型的纸浆期货波动率序列。该模型旨在捕捉复杂的时序模式，同时强调关键历史时刻的波动信息，以提高预测的准确性和稳定性。

DOI 34gmm6pew4/8606707

作者李文睿

机构地区广东工业大学广东广州 510006

出处《中国经济评论》 2024年13期

关键词波动率预测，深度学习，CNN-LSTM，注意力机制，纸浆期货，VIX，GARCH

分类 [经济管理][政治经济学]

出版日期 2024年08月28日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

1刘国保. 基于CNN-LSTM模型的公路隧道围岩变形预测方法研究.建筑理论,2024-04.
2卢小飞1,刘新强2,王恩双2. 基于多变量拟合的节流嘴流量预测.,2022-07.
3王宏仁 . 基于注意力机制和深度学习的股票趋势预测探究 .建筑技术科学,2022-08.
4吴大荣,胡仕刚. 基于注意力机制的图像超分辨率研究.教育学,2024-04.
5王旭东;严珂;陆慧娟;叶敏超. LSTM的单变量短期家庭电力需求预测.测试计量技术及仪器,2018-02.
6张林栋. 基于融合注意力机制神经网络的日志序列异常检测模型.教育学,2024-07.
7史丽萍. 基于GARCH模型的上证指数波动性分析及预测.,2022-09.
8王廷峰刘进军王伟忠余伟平闵志均. 基于CT多变量模型预测小肠梗阻手术时机.耳鼻咽喉科,2015-08.
9王春丽;徐忠强. 基于“反事实”波动率的中国股指期货效应.统计学,2017-09.
10荚莺敏. 收购注意力的理由和方法.职业技术教育学,2003-03.

来源期刊

中国经济评论

中国经济评论

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

波动率预测，深度学习，CNN-LSTM，注意力机制，纸浆期货，VIX，GARCH

返回顶部