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非线性预测方法在金融序列分析中的应用

作者

上市的：
  • 奥斯卡·巴乔·鲁比奥
  • 西蒙·索斯维拉·里韦罗
  • 费尔南多·费尔南德斯·罗德里格斯

摘要

财务数据的演变表明，当使用标准（即基于线性模型）预测方法时，序列的波动性很高，加上预测时间范围越短的难度越大。基于复杂动态系统的文献，最近开发了一些非线性时间序列的替代预测方法，这些方法在金融时间序列分析中特别有用。在本文中，我们对这些新技术进行了总结，然后展示了在几个金融序列（即汇率、股票价格和利率）分析中的一些应用，这说明了该方法的有用性。由于非线性预测方法需要使用很长的时间序列，这些变量的高频数据的可用性使它们成为应用该方法的经济时间序列中的最佳候选。

建议引用

  • 奥斯卡·巴乔·鲁比奥（Oscar Bajo-Rubio）、西蒙·索斯维拉·里韦罗（Simon Sosvilla-Rivero）和费尔南多·费尔南德斯·罗德里格斯（Fernando Fernández-Rodríguez），“未注明日期”。"非线性预测方法在金融序列分析中的应用,"工作文件2002年1月，FEDEA。
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    IDEAS上列出的参考文献

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