新型GINN模型在金融市场波动性预测中展现优异表现

新型GINN模型在金融市场波动性预测中展现优异表现

金融市场波动性预测一直是金融界关注的焦点。近期，一篇发表在arXiv上的论文提出了一种新型混合模型——GARCH-Informed Neural Network (GINN)，该模型结合了机器学习与GARCH模型的优势，在七个全球代表性股票市场指数上均表现优异。

研究背景与意义

波动性是金融风险的重要指标，广泛应用于金融投资定价。传统的GARCH模型及其变体在股票波动性预测中占据重要地位，而近年来深度学习模型也开始受到关注。本文提出的GINN模型，旨在结合GARCH与LSTM的优点，提升市场波动性预测的准确性。

GINN模型的核心创新

GINN模型将GARCH模型作为正则化机制嵌入到人工神经网络（ANN）的损失函数中，以防止过拟合。同时，GINN模型能够同时学习真实数据和GARCH模型的知识，旨在捕捉市场的整体趋势和细节。

实验设计与结果

研究团队在七个全球代表性股票市场指数（包括S&P 500、DJIA、NYSE等）上对GINN模型进行了训练和测试。评估指标包括R2、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。结果显示，GINN模型在多个测试中平均比GARCH、GJR-GARCH、TGARCH和LSTM模型分别高出5.81%、22.72%、18.79%和22.05%。

研究发现与展望

研究发现，GINN模型在非GARCH过程的数据中表现优越，可能是因为它捕捉了GARCH模型未能识别的信息。然而，所有测试模型在预测准确性上仍存在不足，这可能与市场在样本内外时间段的差异有关。未来研究应考虑使用其他ARCH或GARCH变体以改进GINN类混合模型的性能。

总结

本文提出的GINN模型为金融市场波动性预测提供了一种新的解决方案，通过结合传统统计模型与现代机器学习模型的优势，展现了良好的预测性能。这一创新为时间序列建模和预测提供了新的思路。