【摘 要】
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通过以上海银行间隔夜拆放利率为研究对象,选取2015年1月4日至2015年12月28日的数据作为样本数据,通过Eviews软件分别建立ARMA模型和ARMA-GARCH模型对2015年12月29日至2015年
【基金项目】
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中央高校基本科研学生科技创新计划（HEUCFS2016）
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通过以上海银行间隔夜拆放利率为研究对象,选取2015年1月4日至2015年12月28日的数据作为样本数据,通过Eviews软件分别建立ARMA模型和ARMA-GARCH模型对2015年12月29日至2015年12月31日的上海银行间隔夜拆放利率进行分析,以期望为金融产品的定价和投资套利提供参考。研究结果表明：ARIMA（2,2,1）-GARCH（1,0）-GED模型相较于ARIMA（2,2,1）模型很好地消除了ARCH效应,并且能够更好地对上海银行间隔夜拆放利率作出短期预测。
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