【摘 要】
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自回归求积移动平均(ARIMA)模型是一种目前应用广泛最的线性时间序列建模工具之;金融时间序列的特点之一是序列通常是非平稳的,自回归求积移动平均(ARIMA)模型对非平稳序列的
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自回归求积移动平均(ARIMA)模型是一种目前应用广泛最的线性时间序列建模工具之;金融时间序列的特点之一是序列通常是非平稳的,自回归求积移动平均(ARIMA)模型对非平稳序列的处理方式是:对序列进行适当阶数的差分,使序列消除趋势而成为平稳序列,然后用ARMA模型拟合之。 然而,一个含有趋势性成分的时间序列经过差分变换,平稳化之后,如果是一个白噪声的话,是不适合用ARMA模型拟合的,因而原序列是不适合用ARIMA模型拟合的。而且,ARIMA模型是一种线性模型,而金融时间序列的一个显著特点之一就是通常是非线性的而且其随机项常常是非GAUSS分布的,用ARIMA模型拟合之也有不足;对于这种情况,本文提出了用5维的新陈代谢的灰色模型拟合非平稳序列(上海证券A股的某部分股票价格指数),然后用ARIMA模型对残差进行拟合,最后用建立好的混合模型进行预测,通过将预测数据与真实数据比较,证明模型的预测效果良好。
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