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基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例 被引量：2
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作者 胡越 王桑原 +2 位作者 覃浩恒 徐亮 张一苇 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期332-342,共11页
农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领... 农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领域存在如下挑战:①波动率的预测期限较短,仅为1天或3天,难以反映资产在未来较长时间的价格波动率情况;②以往研究多关注于价格等信息,在波动率预测中对于基本面信息考虑较少;③神经网络、深度学习等预测模型的可解释性较差,网络构建和超参数的选择多依赖于经验选择。本文提出了一个基于XGBoost模型的波动率预测框架,考虑价格和基本面数据,对于波动率的长期趋势和短期变化进行了分析。实证结果表明,加入了更多信息维度的模型有助于提升波动率预测的精度,相比于传统的GARCH模型,均方误差MSE缩小了35%以上。 展开更多
关键词 农产品期货 机器学习 波动率预测 XGBoost模型
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