ARIMA模型和AR-GARCH模型的应用研究--以国际期货黄金市场为例

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摘要第5-6页
Abstrast第6页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和意义第9-12页
    1.2 文章框架结构第12-13页
2 时间序列分析模型的相关理论第13-24页
    2.1 ARIMA(p,d,q)模型第13-16页
        2.1.1 自回归模型第14-15页
        2.1.2 滑动平均模型第15页
        2.1.3 自回归一滑动平均模型第15-16页
    2.2 ARIMA模型的优缺点第16页
    2.3 ARIMA模型的建模过程第16-19页
    2.4 AR-GARCH模型第19-22页
    2.5 AR-GARCH模型的优缺点第22页
    2.6 AR-GARCH模型的构建第22-24页
3 实证分析第24-46页
    3.1 数据概况第24页
    3.2 数据来源与预处理第24-25页
    3.3 对美黄金连续的实证分析第25-34页
        3.3.1 平稳性检验第25-27页
        3.3.2 数据的描述性统计分析第27页
        3.3.3 正态性检验第27-28页
        3.3.4 白噪声检验第28页
        3.3.5 建立ARIMA模型第28-31页
        3.3.6 残差序列自相关和异方差性检验第31-33页
        3.3.7 建立AR-GARCH模型第33-34页
    3.4 对美黄金1204的实证分析第34-44页
        3.4.1 平稳性检验第34-36页
        3.4.2 数据的描述性统计分析第36-37页
        3.4.3 正态性检验:第37页
        3.4.4 白噪声检验第37-38页
        3.4.5 建立ARIMA模型第38-40页
        3.4.6 残差序列自相关和异方差性检验第40-42页
        3.4.7 建立AR-GARCH模型第42-44页
    3.5 两种模型的预测效果对比分析第44-46页
4、结论与不足第46-47页
参考文献第47-48页
致谢第48-49页
附录第49-72页
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