基于GF的ARMA-GARCH股票预测

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伴随中国资本市场的全面推进,因此对股票价格时序系数的预测研究已势在必行。影响股票价格的因素具有多元化特性,其所体现出的波动及非线性从为研究工作造成了一定的困难,所以站在降低投资风险及深化投资收益的层面,构建有针对性的股票价格预测模型,精准的体现ROR幅度与风险具有一定的理论价值。股票价格幅度预测即为金融TS预测的一个主要内容,一般需要分析大量的历史参数以期获取最佳的预测精度,辅助投资人员更为客观的掌握股票价格动态,进而为利益人与金融市场风险控制管理提供科学的依据。因此,将以依附于GF的自回归滑动平均模型-广义自回归条件异方差模型股票预测作为切入点,在此基础上予以深入的探究,相关内容如下所述。
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