首页|ARIMA-GARCH-M模型在短期股票预测中的应用

ARIMA-GARCH-M模型在短期股票预测中的应用

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
金融时间序列模型既是股票预测中最常用的方法,也是预测股市变化最好的工具之一.根据已有研究,将波动率代入模型公式中,根据各项准则构建ARIMA-GARCH-M模型对股票的收盘价进行预测,利用递归思想对拟合曲线进行校正,进一步提高预测的准确率,并进行MAPE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)、EC(等系数)检验.最后将ARIMA模型、ARIMA-GARCH模型和ARIMA-GARCH-M模型的检验结果比较.结果表明,通过递归校正的ARIMA-GARCH-M模型在股票短期预测中有着良好的效果,具有一定的可行性.
Application of ARIMA-GARCH-M model in short-term stock forecasting

熊政、车文刚

展开 >

昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500

股票预测 ARIMA模型 ARIMA-GARCH模型 ARIMA-GARCH-M模型 时间序列

2022

陕西理工大学学报(自然科学版)
陕西理工学院

陕西理工大学学报(自然科学版)

影响因子：0.425
ISSN：2096-3998
年,卷(期)：2022.38(4)
  • 2
  • 7