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金融时间序列模型既是股票预测中最常用的方法，也是预测股市变化最好的工具之一。根据已有研究，将波动率代入模型公式中，根据各项准则......
将自回归移动平均（ARIMA）与广义自回归条件异方差（GARCH）组合模型（ARIMA-GARCH）,引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现......
期刊
为了对球团厂焙烧工艺主引风系统的主引风风量进行预测,采用互补集合经验模态分解法对主引风风量序列进行了分解,然后采用模糊熵理......
节假日大客流往往会对城市轨道运营管理造成较大压力,及时准确地预测节假日期间客流,可以为城市轨道交通运营与管理部门制定运输计......
从数据驱动视角出发,本文探讨收费公路资产支持证券的结构化定价方法。首先,构建反映交通量风险特征的收费公路通行收入自回归积分......
本文选取2014年4月4日到2019年4月4日美元兑人民币汇率中间价,建立ARIMA-GARCH模型,对加入SDR前后的人民币汇率进行研究.研究表明,......
