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...
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,用于预测时间序列的股票价格。首先,利用ARIMA模型对时间序列数据进行建模,得到其残差项;然后,对ARIMA模型的残差项进行GARCH模型拟合,得到条件异方差项;最后,将AR模型和GARCH模型的结果进行组合,得到ARIMA-GARCH模型预测的股票价格。
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...
DOI: 10.12677/aam.2022.111048 基于ARIMA-GARCH 模型的股票价格预测 尹尹 路 云南财经大学统计与数学学院,云南 昆明 收稿日期:2021年12月26日;录用日期:2022年1月16日;发布日期:2022年1月28日 摘 要 本文引入了误差校正的思想,先利用ARIMA-GARCH 模型对日收盘价进行初步预测,但是 预测精度不高,通过对误差序列...
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...
预测值与真实值的误差很小,表明基于ARIMA模型的股票价格预测具有较高的准确性。 第五章:结论 本文提供了基于ARIMA模型的股票价格预测方法,并通过一个案例证明了ARIMA模型在股票价格预测中的实用性和可靠性。未来可以通过对ARIMA模型的改进来提高预测准确性,比如引入ARIMA模型的扩展模型,如ARIMA-GARCH模型等。此外,本文...
本文通过对文献【7】、【9】、[1l】和[12】中的数据 及中国招商银行和中国平安某一段时间股票日开盘价数据的研究与分析,并且结 合白噪声检验,证实了这八组数据根本不适合建立ARIMA模型。而通过了解 GARCH模型的理论和其建模思想后,本文利用GARCH模型对这些数据进行分析 与研究,发现可以对其中五组数据建立GARCH模型...
arimagarch大豆模型预测价格分析股票价格 基于ARIMAGARCH模型的中国大豆价格分析与预测引言中国是大豆的主要生产国和消费国,大豆价格的变化对国内外的生产、贸易和消费者都有重要影响。因此,对大豆价格进行分析和预测,对于政府、企业和农户来说都具有重要意义。本文旨在利用ARIMAGARCH模型,对中国大豆价格进行分析与预测,以期...
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,适用于时间序列数据的预测,...