时间序列分析方法及ARMA,GARCH两种常用模型

• 作者: 刘希玉 杨怡 武伟 王努
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列分析法 自回归移动平均模型 条件异方差模型
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 247-249,封3
• 页数: 4页
• 分类号: TP30
• 字数: 3563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.01.064

摘要

证券市场具有数据单一性(大量不需要经过特殊处理的数据)、分析手段多样性和隐蔽性的特点,且与其飞速发展不相称的是证券分析技术进展的缓慢.股市系统中时间序列的预测问题具有重要的理论及实际意义,时间序列的获取是通过对数据库中数据进行分类汇总分析而获得.获取时间序列数据以后可以对它进行预测分析,从而较准确地预见系统的演进.文中介绍了时间序列的基本知识,同时比较了ARMA和GARCH两种常用模型,得出对于中国股市,GARCH模型性能优于ARCH模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘希玉	山东师范大学管理与经济学院	233	2140	21.0	36.0
2	杨怡	山东师范大学管理与经济学院	8	16	3.0	3.0
3	武伟	山东师范大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	王努	山东师范大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0