基于ARMA-GARCH模型的资金流预测方法

• 作者: 周海峰
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 资金流预测 ARMA-GARCH GM-AR GM-SARIMA
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 104-107,108
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161744

摘要

金融服务机构的资金流动具有非线性、周期特性和不稳定性等特点，对资金流的准确预测有助于提高资金利用率和抵御金融风险的能力。通过分析资金流的特点，使用差分方法将资金流转化成增益序列，在增益序列上构建ARMA-GARCH 模型进行分析，并设计了一种确定模型参数的方法。结果显示，与简单 ARMA-GARCH 模型、GM-AR模型和 GM-SARIMA模型相比，该方法具有最小平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，同时精确预测的点数也最多，因此能够较好地对资金流入流出情况进行预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周海峰	三峡大学计算机与信息学院	8	5	1.0	1.0