Stochastic Volatility Modelling with LSTM Networks: A Hybrid Approach for S&P 500 Index Volatility Forecasting
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摘要
本文提出一种将统计型随机波动率(SV)模型与LSTM神经网络结合的混合框架，用以对S&P500的21日滚动历史波动率进行日度(t+1)预测，研究显示混合模型在MSE/MAE/MAPE等指标上均优于单独的SV或LSTM模型，并通过滚动窗口、统计检验（Wilcoxon与Diebold–Mariano）与VIX期货投资模拟验证了其实用性与稳健性 [page::0][page::16][page::18]
