典型文献
基于时间序列模型的上证A股指数实证分析
文献摘要：
选取20172021年上证A股指数,运用R语言和EVIEWS软件,拟建了ARIMA模型及GARCH簇模型,并进行短期估测,筛选出最佳模型——ARIMA-EGARCH综合模型.通过综合分析水平与波动两方面,得出上证A股指数是非平稳的,差分序列的偏自相关系数明显拖尾,ARIMA(2,1,2)模型残差序列存在异方差性,上证A股指数未遭受风险的显著影响.为改善我国股市环境,有效规避股市风险,提出了相关建议.
文献关键词：
时间序列模型;上证A股指数;ARIMA-EARCH模型
中图分类号：
作者姓名：
宋雅晴;康晴晴;刘兮
作者机构：
合肥师范学院 数学与统计学院,合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]宋雅晴;康晴晴;刘兮-.基于时间序列模型的上证A股指数实证分析)[J].黑龙江科学,2022(17):26-28
A类：
EARCH
B类：
时间序列模型,上证,股指,EVIEWS,拟建,ARIMA,估测,EGARCH,综合模型,出上,非平稳,自相关系数,拖尾,残差序列,异方差,未遭,我国股市
AB值：
0.396764
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