基于非线性时间序列模型的股票分析与预测

摘要：

时间序列模型在股票价格的分析与预测中有着极其重要的应用.本文针对沪深300日收益率建立了ARIMA-GARCH拟合模型.首先对数据进行对数处理、平稳性检验、自相关检验、偏自相关检验和ARCH效应检验,然后消除条件异方差性,最后通过实证分析得到了模型的有效性与准确性.

关键词：时间序列、ARIMA-GARCH模型、R软件、股票预测

所属期刊栏目：48

资助基金：2017年研究生科研能力提升计划项目资助

在线出版日期：2019-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26