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价格及舆情数据，采用多元回归、GARCH和深度学习LSTM三类模型，系统比较各模型在波动率预测中的表现。结果表明，LSTM模型准确率最高，能够显著优于传统统计模型，而舆情数据本身具备一定的预测能力，且对模型样本外表现有适度提升作用，但对样本内提升有限。总体来看，深度学习结合价量数据为波动率预测带来明显增益，舆情数据作为辅助信息提升模型稳健性 [page::0][page::4][page::6][page::10][page::18][page::23][page::28][page::29]
