下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预

[单选题]

下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测

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AR模型
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MA模型
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ARMA模型
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GARCH模型
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查看答案及解析

Jacky003

AR模型：自回归模型，是一种线性模型

MA模型：移动平均法模型，其中使用趋势移动平均法建立直线趋势的预测模型

ARMA模型：自回归滑动平均模型，拟合较高阶模型

GARCH模型：广义回归模型，对误差的方差建模，适用于波动性的分析和预测

发表于 2016-09-09 11:24:38 回复(4)

刘小二

AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。

MA模型(moving average model)滑动平均模型，模型参量法谱分析方法之一。

ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。

GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展， GARCH对误差的方差进行了进一步的建模，特别适用于波动性的分析和预测。

发表于 2015-09-02 21:09:09 回复(3)

悟

GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。它是ARCH模型的推广。GARCH(p,0)模型，相当于ARCH(p)模型。GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。

发表于 2015-08-20 16:38:56 回复(2)