ARMA模型在期货价格预测中的应用

• 作者: 张方杰 胡燕京
• 来源期刊: 陕西统计与社会
• 学科: 经济
• 关键词: ARMA模型 价格预测 应用 期货 时间序列模型 预测方法 随机变量 基本思想 不确定性 数学模型 最小方差 时序 精确度 规律性 常用
• 年，卷（期）: sxtjysh_2005,（3）
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: F726

摘要

一、模型的数理基础 (一)ARMA模型概述 ARMA(Auto Regressive Moving Average)模型是一类常用的时间序列模型，由博克斯(Box)和詹金斯(Jenkins)创立，亦称B—J方法。它是一种精确度较高的时序短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量，构成该时序的单个时序值虽然具有不确定性，但整个时序的变化却有一定的规律性，可以用相应的数需模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡燕京	青岛大学经济学院	62	601	12.0	22.0
2	张方杰	青岛大学经济学院	27	325	11.0	17.0