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文章首先介绍了我国学者对股票价格指数的研究现状，并阐述了时间序列分析中两种常见的模型：自回归移动平均（ARIMA）模型和条件异方差（ARCH）模型。然后分别对上证指数近八年的346个有效收益数据进行建模，并对未来三个月的收盘价进行预测。结果表明，ARCH模型的整体预测效果优于ARIMA模型。
股票价格预测的最优选择模型
【摘 要】
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文章首先介绍了我国学者对股票价格指数的研究现状，并阐述了时间序列分析中两种常见的模型：自回归移动平均（ARIMA）模型和条件异方差（ARCH）模型。然后分别对上证指数近八年的346个有
【机 构】
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重庆工商大学数学与统计学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2008年6期
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