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...
基于ARIMA-GARCH模型的股票价格预测研究 摘要: 股票价格的预测是金融市场中的重要研究领域,对投资者和决策者都有重要的意义。本文通过引入时间序列分析中的ARIMA模型和GARCH模型,构建了ARIMA-GARCH模型用于股票价格预测。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...
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...
股价预测ARIMA模型GARCH模型误差校正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,通过对误差序列进行的白噪声检验,发现误差序列存在还有未被ARIMA-GARCH模型提取的信息.再利用变量间的相关关系,寻找与误差序列相关的变量.随后通过主成分分析对变量进行降维,以筛选出合适的解释变...
基于 ARIMA-GARCH 模型的股票价格预测[J]. 应用数学进展, 2022, 11(1): 404-417. 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...
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...
首先,ARIMA模型是自回归移动平均模型的简称。它通过考虑时间序列数据的自回归部分、差分部分和移动平均部分,来捕捉时间序列数据的趋势。ARIMA模型通常用于预测经济和金融领域中的时间序列数据,如股票价格、汇率和商品价格等。ARIMA模型的优点是简单易懂,并且能够捕捉到时间序列的长期趋势。 相反,GARCH模型是广义自回归条件异...
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...
分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态混合预测模型来挖掘和分析收益率序列的内在规律,运用r语言通过实时最优化动态模型的参数估计,分别对5只股票日对数收益率序列的未来收益情况进行每日预测每日更新,输出交易信号;最后通过滚动时间窗进行推进分析,解决可能存在的过度拟合问题,结果表明动态模型能更好地描述收益率特性,提高预测...
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,...