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本文研究了金融时间序列的预测问题,通过Bootstrap算法比较,解决了ARCH（1）模型的预测问题,文中在改变初始值、样本容量以及置信水平等制约条件下比较,均优化了该预测问题。
金融时间序列模型的预测修正
【摘 要】
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本文研究了金融时间序列的预测问题,通过Bootstrap算法比较,解决了ARCH（1）模型的预测问题,文中在改变初始值、样本容量以及置信水平等制约条件下比较,均优化了该预测问题。
【机 构】
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山东凯文科技职业学院
【出 处】
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科技信息
【发表日期】
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2013年24期
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