【摘 要】
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当AR、ARIMA、ARMA、MA模型被用来进行时间序列未来值的预测时,由于误差项很容易被忽略掉,所以预测精度受到很大的影响。为了提高预测的精度,本文提出使用差分方法(DF)来处理
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当AR、ARIMA、ARMA、MA模型被用来进行时间序列未来值的预测时,由于误差项很容易被忽略掉,所以预测精度受到很大的影响。为了提高预测的精度,本文提出使用差分方法(DF)来处理自相关模型(AR)的误差项。通过对中国沪深300指数(Hushen300)进行实证研究发现:第一,AR-DF模型比单纯AR模型大大提高了HUSHEN收益指数实际值与预测值之间的相关系数;第二,AR-DF模型所得到的误差值比单纯AR模型要小很多;第三,在滞后阶数达到700时,AR-DF模型对于股票收益指数涨跌趋势的命中率比单纯AR
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