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本文根据股票收益率进行时间序列分析.首先对数据使用一阶差分处理,然后进行ARIMA模型的拟合和预测,后取对数进行了ARCH模型和GARCH模型的拟合和预测.可以看出股票的收益率存在异方差性,所以一般用条件异方差模型.但是在预测时,ARI-MA模型的拟合效果更佳.
时间序列分析在股票收益率中的应用——基于ARIMA和ARCH模型
【摘 要】
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本文根据股票收益率进行时间序列分析.首先对数据使用一阶差分处理,然后进行ARIMA模型的拟合和预测,后取对数进行了ARCH模型和GARCH模型的拟合和预测.可以看出股票的收益率存
【机 构】
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云南财经大学 云南昆明650221
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2020年2期
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