基于时间序列模型的股票价格波动特性分析

张捷

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基于时间序列模型的股票价格波动特性分析

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股票市场的波动率问题一直是现代投资学研究的关键问题,是国家监管机构最关注的风险指标.选取股票交易系统中2015—2016年股票东阿阿胶(000423)日收盘价数据,分别从序列水平特征和波动特性2个角度,运用ARIMA模型和GARCH模型,进行股票的短期预测和波动性拟合.结果显示:ARIMA模型对深交所股票东阿阿胶日收盘价的短期预测值与实际值相对误差小,GARCH模型较好地拟合了股票价格,并估计出了风险区间,能为短期投资者和股票决策者提供参考.

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来源
《湖南文理学院学报（自然科学版）》 |2017年第3期|4-8,12|共6页
作者
张捷;
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作者单位

广州大学数学与信息科学学院,广东广州, 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用统计数学;
关键词
异方差时间序列分析; ARIMA模型; GARCH模型; 波动性风险;

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