【摘 要】
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传统金融时间序列中,对于股价研究多以当日收盘价为基础。这样不可避免地会产生观测信息的损失,从而导致模型解释能力的降低。文章讨论了模糊自回归（FAR（p））模型和模糊双线性回归
【机 构】
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四川大学数学学院,北京大学光华管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（07BTJ003）
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传统金融时间序列中,对于股价研究多以当日收盘价为基础。这样不可避免地会产生观测信息的损失,从而导致模型解释能力的降低。文章讨论了模糊自回归（FAR（p））模型和模糊双线性回归（FDLR（p,q））模型结构,并在金融动态数据不同趋势条件下,直接讨论针对区间序列的金融时间序列模型的变化;基于不同特点的金融区间波段,对这两个模型作了比较研究,进一步讨论了模型的拟合评价与解释能力。
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