![](/images/graphics-bg.png)
Volatility modelling and prediction by hybrid support vector regression with chaotic genetic algorithms
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 11، العدد 3 (31 مايو/أيار 2014)6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
In this paper, a new econometric model of volatility is proposed using hybrid Support Vector machine for Regression (SVR) combined with Chaotic Genetic Algorithm (CGA) to fit conditional mean and then conditional variance of stock market returns.
The CGA, integrated by chaotic optimization algorithm (COA) with Genetic Algorithm (GA), is used to overcome premature local optimum in determining three hyperparameters of SVR model.
The proposed hybrid SVRCGA model is achieved which includes the selection of input variables by ARMA approach for fitting both mean and variance functions of returns, and also the searching process of obtaining the optimal SVR hyperparameters based on the CGA while training the SVR.
Real data of complex stock markets (NASDAQ) are applied to validate and check the predicting accuracy of the hybrid SVRCGA model.
The experimental results showed that the proposed model outperforms the other competing models including SVR with GA, standard SVR, Kernel smoothing and several parametric GARCH type models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ou, Phichhang& Wang, Hengshan. 2014. Volatility modelling and prediction by hybrid support vector regression with chaotic genetic algorithms. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 11, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334300
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ou, Phichhang& Wang, Hengshan. Volatility modelling and prediction by hybrid support vector regression with chaotic genetic algorithms. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 11, no. 3 (May. 2014).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334300
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ou, Phichhang& Wang, Hengshan. Volatility modelling and prediction by hybrid support vector regression with chaotic genetic algorithms. The International Arab Journal of Information Technology. 2014. Vol. 11, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334300
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-334300
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)