股指波动率预测：舆情分析、深度学习能否战胜传统计量模型？
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摘要
本报告基于上证50ETF的价量数据和舆情数据，采用多元回归、GARCH和LSTM三类模型，系统研究股指波动率的预测能力。结果显示，LSTM模型整体表现最佳，周度预测正确率达70.73%，优于传统计量模型。舆情数据本身对波动率具有一定预测能力，但对价量数据的增益有限，主要在样本外提升模型稳健性。各模型在样本外未见明显衰减，且预测准确率随预测周期拉长而下降。[page::0][page::4][page::6][page::10][page::12][page::14][page::18][page::22][page::28][page::29]
