论文摘要
随着研究方法的深入和研究领域的拓宽,确定性因素分解方法还存在一些问题,导致序列中的有效信息不能充分提取,拟合精度不够理想,而随机时序分析方法的发展是为了弥补确定性因素分解方法的不足,为人们提供更精确的时序分析工具。时间序列分析主要研究随着时间的变化事物发生、发展的过程,寻找事物发展变化的规律,并预测未来的走势。构建适用于有价证券利率的ARIMA模型,为证券行业的更好发展提供有效的参考,建立预测模型,对建立的模型进行参数估计和诊断,选择最优的GARCH模型,并得到较好的预测效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕淑睿
关键词: 模型,白噪声检验,条件异方差模型,预测
来源: 科技经济导刊 2019年14期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资
单位: 河南师范大学数学与信息科学学院
分类号: F224;F830.91
页码: 188
总页数: 1
文件大小: 1922K
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