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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
  • AR模型
  • MA模型
  • ARMA模型
  • GARCH模型

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2 个答案

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。

 
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ARMA就包含了AR,MA, 所以单选肯定是Garch..  ARMA适合有correlation的情况用,Garch适合variance变化,也就是波动的情况。

 
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