基于EMD-SE-LSTM模型的股指日内已实现波动率预测——以中证500指数为例.pdf

基于EMD-SE-LSTM模型的股指日内已实现波动率预测—

—以中证500指数为例

基于EMD-SE-LSTM模型的股指日内已实现波动率预测——

以中证500指数为例

摘要：股市波动率是衡量股指价格波动性的指标，对投资

者制定合理的投资策略和风险管理具有重要意义。本文以中国

证券市场的代表性指数——中证500指数为例，基于EMD-SE-

LSTM模型，对股指日内的已实现波动率进行预测分析。通过

数据的收集与整理，首先对中证500指数进行了描述性统计分

析，并绘制了日内波动率的时间序列图。然后，利用EMD方法

将日内波动率序列进行分解，得到了各个尺度的波动率分量。

接着，引入SE-LSTM模型进行预测，并对模型进行训练和优化。

最后，通过实证结果分析，验证了EMD-SE-LSTM模型在股指日

内波动率预测中的有效性和稳定性。

关键词：股指日内已实现波动率，EMD-SE-LSTM模型，中

证500指数，时间序列分解

1.引言

股市的日内波动率预测对于投资者的投资决策和风险管理

具有重要意义。准确预测股指日内已实现波动率，对于制定合

理的交易策略、降低风险以及优化投资组合分配具有重要指导

意义。因此，实现对股指日内波动率的准确预测是投资者和金

融机构关注的重要问题。

中证500指数是根据上海证券交易所和深圳证券交易所的

A股市场中市值较大、流动性较好的500只股票构成的中国证

券市场代表性指数。通过对中证500指数的波动率预测，可以

揭示股指价格在日内运行的波动特征，对于投资者制定日内交

易策略和进行风险管理具有重要意义。

2.数据与方法

2.1数据收集与整理

本文通过上海证券交易所和深圳证券交易所获取了中证

500指数的收盘价和最高价、最低价等数据，并进行了数据的

整理和处理。通过计算每日的已实现波动率，得到了中证500

指数的日内波动率序列。

2.2EMD方法

经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称

EMD）是一种数据分解的方法，可以将非线性和非平稳的时间

序列分解成多个本征模态函数（IntrinsicModeFunction，

简称IMF）和一个残差项。通过EMD方法，可以将中证500指

数的日内波动率序列分解成多个尺度的波动率分量。

2.3SE-LSTM模型

针对股指日内波动率的预测问题，本文引入了SE-LSTM模

型。SE-LSTM是一种结合了收益率序列的波动率预测模型，可

以充分利用股票价格的信息，提高预测的准确性。

3.实证结果分析

本文通过对中证500指数的日内波动率进行预测分析，得

到了以下实证结果。

3.1描述性统计分析

通过对中证500指数的日内波动率进行描述性统计分析，

可以发现其具有一定的波动性和周期性。

3.2时间序列分解

通过EMD方法对中证500指数的日内波动率序列进行分解，

得到了多个尺度的波动率分量。结果显示，不同尺度的波动率

分量对于整体波动率的贡献不同，低频分量对整体波动率的贡

献较大。

3.3EMD-SE-LSTM模型的预测效果

本文采用EMD-SE-LSTM模型对中证500指数的日内波动率

进行预测。通过对模型的训练和优化，得到了较为准确的预测

结果。实证结果表明，EMD-SE-LSTM模型在股指日内波动率预

测中具有较好的效果和稳定性。

4.结论与展望

本文以中证500指数为例，通过EMD-SE-LSTM模型，对股

指日内已实现波动率进行了预测分析。实证结果表明，EMD-

SE-LSTM模型在股指日内波动率预测中具有较好的准确性和稳

定性。未来的研究可以进一步优化模型，提高预测的准确性，

并探索其他方法和模型，拓展股指日内波动率预测的研究领域。

股票市场的波动性是投资者关注的重要指标之一。通过对

股票指数的波动率进行预测分析，可以帮助投资者更好地制定

投资策略和决策。本文以中证500指数为例，采用EMD-SE-

LSTM模型对其日内波动率进