BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-02T00:00:00Z 深度学习和 GARCH 模型结合的金融波动率和风险预测 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究使用图神经网络整合股票溢出效应，预测实现波动率。结果表明，建模非线性溢出效应能提高预测准确性，使用准似然损失函数训练能提高模型性能。实证评估证实了结果的稳健性。 🏷️ 标签 准似然损失函数 图神经网络 实现波动率 深度学习 股票溢出效应 金融 预测准确性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
