arma模型matlab代码-Predicting-stock-return-volatility-with-machine-learning

arma模型matlab代码通过机器学习预测股票收益波动率 我的硕士论文使用的代码 该代码用于我的硕士论文。 它借助以下深度学习网络预测股票收益波动：MLP-多层感知器JORDAN-Jordan网络ELMAN-Elman网络LSTM-长期短期记忆 对于网络的实际实现，使用了两个统计软件：MATLAB和R-Studio。 由于R中不存在适用于GARCH-MIDAS的软件包，因此MATLAB仅用于估计GARCH-MIDAS模型。所有的ANN都是使用R Studio计算的。 每种ANN架构：MLP，Jordan，Jordan和LSTM都是借助不同的软件包来计算的。 MLP是使用R包“神经网络”估算的​​，RNN类型Elman和Jordan借助包“ RSNNS”计算，而LSTM带有包“ keras”。 实施过程分为三个阶段。 在第一阶段，对GARCH模型的一步一步预测进行了估算。 本文总共估计了六个GARCH模型。 其中三个用作ANN的输入，其他三个用作评估ANN模型的预测性能的基准。 所有GARCH模型都估计波动率要提前一个步骤，而不是提前多个步骤。 这是因为条件异方差模型的多步提前预测收敛