金融时间序列分析

资 源 简 介

金融时间序列分析，常用的一些模型分析过程，此仅对ARIMA 做了一些参考

详 情 说 明

金融时间序列分析是对金融数据进行分析和预测的一种方法，常用的模型有很多，比如ARIMA、ARCH/GARCH等。ARIMA模型是一种传统的时间序列模型，它可以用于分析和预测具有自相关性和平稳性的时间序列数据。ARIMA模型的分析过程主要包括模型选择、参数估计和模型检验等步骤。在模型选择阶段，我们需要通过观察样本自相关函数和偏自相关函数的图像来确定ARIMA模型的阶数。在参数估计阶段，我们需要使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法来估计模型的参数。最后，在模型检验阶段，我们需要对模型进行残差检验和预测检验等，以确定模型的可靠性和预测能力。