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文檔簡介
1、在金融時間序列分析中，GARCH模型適合描敘金融時間序列的異方差性，而門限模型(門限自回歸或門限 ARMA模型)能較為精確地刻畫序列的非線性規(guī)律。本文結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)建立了門限GARCH模型，基于門限GARCH模型結(jié)構(gòu)參數(shù)需要一連串的系數(shù)，有效的方法就是利用遺傳算法來搜索結(jié)構(gòu)參數(shù)空間。遺傳算法是模擬種群的進(jìn)化適者生存法則，它在處理大量離散型數(shù)據(jù)方面效果十分理想，能有效避免陷入局部最優(yōu)解，故搜索范圍更廣，適應(yīng)性更強(qiáng)，效率更高，效果更好，能克服
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