基于ARIMA模型的粮食价格波动分析 ——以玉米为例 摘要:粮食作为关乎国家民生的重要商品,其价格波动会造成生产者的决策 困难以及消费者生活成本的变化。因此,了解粮食价格的波动特征,准确预判粮食 价格的未来走势是非常有必要的。文章基于2017 年1 月至2021 年12 月的玉米农 贸市场价格月度数据,建立了七个ARIMA模型,...
基于ARIMA-GARCH模型的中国大豆价格分析与预测 将自回归移动平均(ARIMA)与广义自回归条件异方差(GARCH)组合模型(ARIMA-GARCH),引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现货价格历史数据信息,有助于提高... 顾聪,东梅 - 《中国物价》 被引量: 0发表: 2021年 ...
。李敏等在分析香菇价格波动规律后,对其 月度价格建立了ARIMA模型,并验证了该模型可以很好地拟合香菇的月 度价格 [8] 。王素雅分别对北京新发地市苹果价格的日、周、月度数据建 立了GARCH模型、ARIMA模型以及VAR模型,结果表明GARCH模型对日 数据的预测精准度最高,ARIMA模型对周数据和月度数据的预测精准度 ...
基于ARIMA-GARCH模型的中国大豆价格分析与预测 将自回归移动平均(ARIMA)与广义自回归条件异方差(GARCH)组合模型(ARIMA-GARCH),引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现货价格历史数据信息,有助于提高... 顾聪,东梅 - 《中国物价》 被引量: 0发表: 2021年 ...
基于ARIMA-GARCH模型的黄金价格走势研究 研究黄金价格走势具有重要的意义,本文以1971年1月至2012年12月的伦敦黄金交易市场下午定盘价格为基础,利用时间序列的相关理论,建立了ARIMA-GARCH模型,对黄金价格走势... 罗祯 - 《中国外资》 被引量: 12发表: 2013年 基于ARIMA-GARCH模型的中国大豆价格分析与预测 将自回归移...
(1)若,则该模型称为中心化ARMA(p,q)模型,可以简写为(2)引进延迟算子B,使得,则ARMA(p,q)模型简记为: (3)其中, 基于ARIMA模型和GARCH模型的期货预测李亚杰王磊北京邮电大学理学院北京1008761 【摘要】期货价格波动具有内在的规律性,通过对历史价格时间序列数据可以建立价格波动模型,进行短期预测,可以帮助投资者套期...