本文主要研究内容
作者吕淑睿（2019）在《基于ARIMA模型的证券利率时间序列研究预测》一文中研究指出：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。
Abstract
sui zhao yan jiu fang fa de shen ru he yan jiu ling yu de ta kuan ,que ding xing yin su fen jie fang fa hai cun zai yi xie wen ti ,dao zhi xu lie zhong de you xiao xin xi bu neng chong fen di qu ,ni ge jing du bu gou li xiang ,er sui ji shi xu fen xi fang fa de fa zhan shi wei le mi bu que ding xing yin su fen jie fang fa de bu zu ,wei ren men di gong geng jing que de shi xu fen xi gong ju 。shi jian xu lie fen xi zhu yao yan jiu sui zhao shi jian de bian hua shi wu fa sheng 、fa zhan de guo cheng ,xun zhao shi wu fa zhan bian hua de gui lv ,bing yu ce wei lai de zou shi 。gou jian kuo yong yu you jia zheng quan li lv de ARIMAmo xing ,wei zheng quan hang ye de geng hao fa zhan di gong you xiao de can kao ,jian li yu ce mo xing ,dui jian li de mo xing jin hang can shu gu ji he zhen duan ,shua ze zui you de GARCHmo xing ,bing de dao jiao hao de yu ce xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科技经济导刊的吕淑睿，发表于刊物科技经济导刊2019年14期论文，是一篇关于模型论文,白噪声检验论文,条件异方差模型论文,预测论文,科技经济导刊2019年14期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科技经济导刊2019年14期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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