基于遗传算法的中国股市波动性研究

本文介绍了金融市场波动性过程的长期记忆性特征的分整自回归条件异方差模型——FIGARCH（p,d,q）,并介绍了一种建立FIGARCH模型的新方法——遗传算法。对上证综合指数进行实证分析,对其收益率建立自回归模型（AR模型）,由Eviews软件可知模型的残差项具有明显的异方差效应,应用遗传算法的基本步骤进行C语言编程,由此求解FIGARCH模型的各项参数值,从而建立FIGARCH模型,实证结果表明中国股市波动性过程具有明显的长记忆性。