基于线性神经网络的协整分析

资 源 简 介

基于线性神经网络的协整分析

详 情 说 明

协整分析是金融时间序列分析中的重要工具，用于识别非平稳序列间的长期均衡关系。传统方法如EG两步法或Johansen检验存在线性假设严格、对噪声敏感等局限性。本文将探讨如何利用线性神经网络改进协整分析的鲁棒性和适应性。

核心思路在于通过神经网络的非线性映射能力捕捉序列间的复杂依赖关系。线性神经网络作为基础架构，其单层全连接结构既能保持模型简单性，又可通过激活函数引入适度非线性。输入层接收多组时间序列滞后项，输出层直接预测当前价差，通过最小化残差平方和来隐式学习协整向量。

与传统方法相比，这种端到端学习方式具有三大优势：一是自动过滤噪声干扰，二是适应时变协整关系，三是可无缝整合其他市场特征。实践中需注意平稳性预处理、网络宽度的权衡，以及采用滚动时间窗应对结构突变。该混合方法特别适用于高频交易或跨市场套利策略的协整关系建模。

未来可结合LSTM捕捉长短期依赖，或引入注意力机制提升关键时段识别能力。这种融合计量经济学与深度学习的范式，为复杂市场环境下的统计套利提供了新思路。