[实证分析] 基于ARIMA与GARCH模型对近年亚马逊股价与收益率的时间序列分析 [推广有奖]

0关注
2粉丝

已卖：995份资源

讲师

97%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 8414 个
通用积分: 39.8702
学术水平: 0 点
热心指数: 0 点
信用等级: 0 点
经验: 6020 点
帖子: 169
精华: 0
在线时间: 714 小时
注册时间: 2022-4-14
最后登录: 2025-12-28

楼主

sjw123520

发表于 2024-6-16 00:32:21 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：基于近年亚马逊股价时间序列数据，运用R语言对股价数据进行预处理并拟合ARIMA模型，在此基础上进行模型识别、参数估计与模型诊断，最终选择较为合适的ARIMA(0,1,1)模型，并对股价作出预测与验证。另一方面，在对股价收益率拟合时，出于金融时间序列数据自身集群、厚尾等特点，ARIMA模型拟合效果还有待进一步提高，因此本文考虑GARCH模型进一步改良，通过平稳性检验、PACF、ACF、Ljung-Box、Mcleod-Li检验等方法确定为GARCH(1,1)模型，并且进行参数估计与模型检验，最终模型预测能力良好。压缩包中有word和pdf版本的论文、R语言代码文件、课程答辩课件和原始数据，供学习参考！基于ARIMA与GARCH模型对近年亚马逊股价与收益率的时间序列分析.zip (3.05 MB, 需要: RMB 15 元)