基于ARIMA-GARCH模型的股票价格预测研究

论文摘要

利用时间序列模型对宇通客车股票的收盘价格进行预测.首先利用ACF平稳性检验来判断时间序列是否平稳,然后,选择ARMA、ARIMA、ARIMA-GARCH进行性能比较.最后,根据相关准则选择ARIMA-GARCH优化模型对宇通客车股票价格进行预测.结果表明,构建的ARIMA-GARCH模型能更准确地预测宇通客车的股价.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 许舒雅,梁晓莹

关键词: 股票价格,宇通客车,平稳性检验,模型

来源: 河南教育学院学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,工业经济,金融,证券,投资

单位: 郑州大学商学院

分类号: F426.471;F224;F832.51

页码: 20-24

总页数: 5

文件大小: 129K

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