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股票价格预测的最优选择模型

2008-03-30分类号:F830.91;F224

【作者】贺本岚  
【部门】重庆工商大学数学与统计学院 重庆400067
【摘要】文章首先介绍了我国学者对股票价格指数的研究现状,并阐述了时间序列分析中两种常见的模型:自回归移动平均(ARIMA)模型和条件异方差(ARCH)模型。然后分别对上证指数近八年的346个有效收益数据进行建模,并对未来三个月的收盘价进行预测。结果表明,ARCH模型的整体预测效果优于ARIMA模型。
【关键词】上证指数  时间序列  ARIMA模型  ARCH模型
【基金】
【所属期刊栏目】统计与决策
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