金融时间序列分析

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假设某公司股票的日对数收益率rt服从rt = 0.8rt-1 +ar-0.6at-1，已知第
1499期的收益率、新息项及其方差为: r1499= 0.3，a1499= 0.01，o2 = 0.0025
a) 计算收益率序列{r}以h = 1499为预测原点，未来1、2期的预测值。
b) 计算收益率序列{r}以h = 1499为预测原点，未来1、2期预测误差的标准差
。
c)计算收益率序列{ri}以h = 1499为预测原点，未来1、2期预测值的95%的预
测区间(to.975= 1.96) 。


求助各位!!  课本是勉强能看懂，但一要用就真纠结了
或是能有类似的练习题解能参考也行

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关键词：金融时间序列分析 时间序列分析 金融时间序列 时间序列 收益率序列

一、目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。

二、前提:持有历史数据:a现货、b期货

三、Q&A
Q1：用时间序列建模预测，预测值数据跟VS最终实际值＝准吗？So这时间序列建模预测，实际上有用吗？
听大佬们说，建模预测值只会在历史数据上下波动，统计意义上的显著性有限

Q2：单变量（有a没b）做时间序列，应该用哪种预测方法？还是说全部预测方法都Python一遍，从而找出共同区间，以此作为结果？
注:b没＝期货交易所内没找到对应品种。

Q3：多变量（有a有b）做时间序列，应该具体用哪种预测方法？还是说全部预测方法都做一遍，从而找到共同区间，以此作为结果？

综上，求解答，谢谢。