基于不同ARCH模型的中国股市波动性预测 ----以上证综指为例摘要:本文采用上证综合指数2000年1月4日到2010年5月31日的每日收盘价对数百分收益率为样本通过拉格朗日检验(LM)发现上海股市的日收益率服从ARCH过程在此基础上本文检验和对比四种ARCH模型对于我国上海股票市场波动性的预测能力并利用三种预测误差度量指标比较了这四种模型的样本内
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列分析模型1 时间序列分析模型简介 2 长江水质污染的发展趋势预测 【CUMCM 2005A】一问题分析二模型假设三模型建立四模型预测五结果分析六模型评价与改进一时间序列分析模型概述1自回归模型2移动平均模型3自回归移动平均模型二随机时间序列的特性分析三模型的识别与建立四模型的预测时间序列的分类平稳序列有趋势序列复
ARCH与GARCH模型例自回归条件异方差模型.1问题的提出对异方差误差分布的修正能够导致更加有效的参数估计例如在回归方程 (.1)中的的方差可能与成正比在这种情况下我们可以使用加权最小二乘法即令方程的两边同时除以变量然后用普通最小二乘法估计变化后的回归方程
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代金融研究专题GARCH模型11金融时间序列的特点尖峰厚尾(Leptokurtosis):金融回报序列普遍表现出厚尾(fat tails)和在均值处出现过度的峰度(excess peakedness)偏离正态分布就投资回报率而言其分布的峰度比标准正态分布的峰度高这表明股票投资比其它行为对更多的人而言具有同向影响即市场具有收益
Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth level不同时间间隔下的遥感时间序列重构模型比较分析周惠慧 王楠 黄瑶 王晋年 张立福1. 中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室北京 100101 2. 中国科学院大学北
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时间序列分析与综合论文题目:北京市降水量预测模型 学 院:电子信息学院专 业:电路与系统班 级:研132班学 号:201304703004 姓 名:石安伟日 期:20146171. 实验选题课程设计以北京市50年的降水序列作为样本建立线性时间序列模型并预测2013年的降水状态与降水量并与2013年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果数据见表1时段降水
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