【摘 要】
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股票价格指数主要是由相关金融服务机构或者证券交易所自行编制的,为了反映我国股票市场整体价格水平和价格变动趋势而采用的股票价格统计相对数,是一种可以反映股票市场整体价格变化的指标。用时间序列分析的方法来研究并预测股票价格指数,可以协助广大投资者制定合理的投资方案,从而获得更大收益。股票价格指数的序列包含了线性部分和非线性部分两方面的不同特征,本文通过利用传统时间序列模型中的ARIMA模型和改进的支持
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股票价格指数主要是由相关金融服务机构或者证券交易所自行编制的,为了反映我国股票市场整体价格水平和价格变动趋势而采用的股票价格统计相对数,是一种可以反映股票市场整体价格变化的指标。用时间序列分析的方法来研究并预测股票价格指数,可以协助广大投资者制定合理的投资方案,从而获得更大收益。股票价格指数的序列包含了线性部分和非线性部分两方面的不同特征,本文通过利用传统时间序列模型中的ARIMA模型和改进的支持向量回归机的组合研究方法,对股票价格指数进行了研究和预测。在时间序列分析的各类模型中,ARIMA模型具有
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多年来不断增长的化石燃料的消耗大大加剧了资源的枯竭和地球的污染程度,大量产生的二氧化碳成为了全球变暖的主要原因。一个有效的解决方案是利用太阳能将二氧化碳催化转化为燃料。因此,人们一直在努力寻找和开发稳定、高效和廉价的催化剂以及光敏剂。现在大部分光催化还原体系的光敏剂还是比较多地采用贵金属Ir、Ru的配合物。而这些基于Ir、Ru的配合物大都稳定性较差、光降解严重,因此寻找和研究有机染料来代替现在常用
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