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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

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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）

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来源期刊

中国经济评论

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

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