基于ARIMA-GARCH模型的股票分析与预测——以长城汽车为例 摘要:本文利用时间序列模型对长城汽车股票的收盘价格进行了短期预测。选取了长城汽车(601633)股票..
利用该模型对一家上市公司的股票价格进行预测,研究结果表明ARIMA-GARCH模型能够较准确地预测股票价格的变动趋势,有一定的实用价值。 一、引言 股票价格的预测是金融市场中重要的研究领域之一,对投资者和决策者都有重要的意义。股票价格的波动受多种因素的影响,如公司业绩、宏观经济因素、政策变化等。因此,通过各种模型...
ARIMA-GARCH模型是将ARIMA模型和GARCH模型相结合的一种方法,用于猜测股票价格。ARIMA-GARCH模型可以有效地处理时间序列数据的非平稳性和波动性,并提供准确的股票价格猜测结果。ARIMA-GARCH模型起首使用ARIMA模型对时间序列数据进行差分和拟合,然后使用GARCH模型对拟合后的序列数据的波动性进行建模和猜测。最后,将ARIMA模型和...
预测上证指数价格的进一步变化.实证分析的结果表明,模型预测出来的结果与实际价格有一定的出入,但是总体上预测结果还是比较客观的,误差在可接受的范围内,故而说明以ARIMA-GARCH模型建立的时间序列来预测股票的未来价格,有一定的参考意义,此模型可以准确描述上证指数价格序列的特征,使投资者对这一价格序列具备更加深入的...
基于ARIMA-GARCH模型的房价指数预测与波动分析 摘要 房地产业是我国经济中占据重要地位的支柱产业,但是由于房地产商品的刚性需求特性和客观存在的价差,使得市场中存在大量的投机行为。房价作为房地产市场泡沫程度的直接表现指标和投机者的直接参考指标,预测房价及其变化趋势对于政府制定政策进行宏观调控具有重要意义。本文基于...
主要分析方法有时间序列预测法、概率预测法、组合预测法等等，常见模型有向量自回归(VAR)模型、滑动平均(MA)模型、自回归移动平均模型(ARIMA)模型、广义自回归条件异方差模型(GARCH)等。通常基于平稳的时间序列构造模型，并假设在相等时间间隔上的随机序列数据的均值和方差都是常数，任意两个期间内随机序列的协方差只与...
基于ARIMA-GARCH 模型的股票价格预测研究 许舒雅,梁晓莹 (郑州大学商学院,河南郑州450001)㊀㊀摘要:利用时间序列模型对宇通客车股票的收盘价格进行预测.首先利用ACF 平稳性检验来判断时间序列是否平稳,然后,选择ARMA ㊁ARIMA ㊁ARIMA-GARCH 进行性能比较.最后,根据相关准则选择ARIMA-GARCH 优化 模型对宇通客车股票...
通过基于ARIMA模型的股价分析与预测,本文研究了招商银行股票的历史走势,并对未来股价进行了预测。通过在招商银行股票数据上应用ARIMA模型,本文生成了一个可信度较高的预测模型,并通过回测和评估模型的准确性,验证了该模型的有效性。然而,ARIMA模型也存在一定的局限性,未来的研究可以考虑结合其他模型,提高预测的准确性和稳...
Python实战—基于GARCH模型股票趋势预测 模型介绍 GARCH模型称为广义ARCH模型,是ARCH模型的拓展,由Bollerslev(1986)发展起来的。它是ARCH模型的推广。GARCH(p,0)模型,相当于ARCH(p)模型。 数据来源 本文所使用的数据来源于联通的股票数据,数据来源于网络。
系统标签: arima 指数 模型 预测 armagarch 期货 基于ARIMA模型对沪深300指数的预测分析引言沪深300指数是中国股市的重要指标之一,对投资者具有极高的参考价值。因此,对沪深300指数的预测显得尤为重要。传统的预测方法通常基于历史数据和经验,具有一定的主观性和局限性。而ARIMA模型是一种自回归综合移动平均模型,适用于时...