【摘 要】
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本文将分别利用时间序列的ARIMA模型和神经网络,对国内零售业“航母”——百联集团旗下的友谊股份(600827.SH)和上海物贸(600822.SH)股票的价格进行预测,并将这两种预测方法
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本文将分别利用时间序列的ARIMA模型和神经网络,对国内零售业“航母”——百联集团旗下的友谊股份(600827.SH)和上海物贸(600822.SH)股票的价格进行预测,并将这两种预测方法进行对比,选择最优的方法进行预测。最后发现ARIMA模型和神经网络的模型预测效果都很好,但是神经网络相对更好。
This article forecasts the price of shares of Friendship shares (600827.SH) and Shanghai Commodity Trading (600822.SH) under the “Retail Carrier” - Brilliance Group respectively by using time series ARIMA model and neural network, Compare these two forecasting methods and choose the best one to forecast. Finally, it is found that the model predictions of ARIMA model and neural network are very good, but the neural network is relatively better.
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