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大多数时间序列往往具有变方差的非线性特性,即某些时期的波动特别剧烈,而另一时期的波动又相对平稳.对中国股票市场的非线性现象进行分析,发现上证综合指数和深证成分指数分布显示中国股票市场非线性现象十分明显.在分析数据的基础上,建立了上证综合指数和深证成分指数的广义自回归条件异方差(GARCH)和自回归移动平均(ARMA)预测模型,并分析了中国股票市场的几个非线性特征.