【摘 要】
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由于次贷危机的发生、国际形势的动荡以及投资方面的需要,黄金越来越受到人们的关注,预测黄金价格及其波动性愈益重要。ARIMA时间序列模型虽能较好地把握金融时间序列的动态
【机 构】
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辽宁大学经济学院,哈尔滨师范大学数学科学学院
【基金项目】
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黑龙江省高等学校青年创新人才项目“有关热传导方程的高效数值算法”(UNPYSCT-2017179)
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由于次贷危机的发生、国际形势的动荡以及投资方面的需要,黄金越来越受到人们的关注,预测黄金价格及其波动性愈益重要。ARIMA时间序列模型虽能较好地把握金融时间序列的动态规律,但不能反映黄金价格的波动特征和杠杆效应。而条件异方差GARCH模型能较好地反映金融时间序列的波动性,更适合金融领域的预测。采用2018年1月2日至2018年12月28日上金所黄金Au(T+D)收盘价日数据,将ARIMA与GARCH相结合,构造新的ARIMA-GARCH族混合模型,并通过ARIMA-GARCH族在不同分布下对黄金价格进行预
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