基于SARIMA和ARIMA-GARCH模型的共享单车用户量预测——以哈啰出行为例

1

作者 董敏 娄峰 《现代商业》 2023年第17期46-49,共4页

共享单车作为共享经济中典型的商业创新模式,成为公共交通的重要补充,近年来蓬勃发展。哈啰出行是当前共享单车行业市场占有率最高的企业,本文采取哈啰出行月活跃用户量(MAU)数据,分别建立SARIMA和ARIMA-GARCH模型预测其用户规模,研究... 共享单车作为共享经济中典型的商业创新模式,成为公共交通的重要补充,近年来蓬勃发展。哈啰出行是当前共享单车行业市场占有率最高的企业,本文采取哈啰出行月活跃用户量(MAU)数据,分别建立SARIMA和ARIMA-GARCH模型预测其用户规模,研究发现两个模型的MAPE值均小于5%,预测偏差较小,预测效果较好,其中ARIMA-GARCH模型更好地捕捉到了月活跃用户量的波动聚集特征,取得了更高的预测精度,能更好地反映短期内共享单车用户规模的变化。本文为共享单车企业及相关政府部门预测用户规模变动提供了科学有效的方法,最后从共享单车企业和政府两方面提出针对性建议。 展开更多

关键词 共享单车 月活跃用户量 SARIMA模型 arima-garch模型 哈啰出行

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基于ARIMA-GARCH模型的股票分析与预测——以长城汽车为例

2

作者 金涛 《统计学与应用》 2023年第5期1264-1273,共10页

本文利用时间序列模型对长城汽车股票的收盘价格进行了短期预测。选取了长城汽车(601633)股票2021年1月4日至2023年3月20日的收盘价作为样本数据,使用R软件建立ARIMA、ARIMA-GARCH模型分别对该股票价格进行预测比较。结果表明,ARIMA、AR... 本文利用时间序列模型对长城汽车股票的收盘价格进行了短期预测。选取了长城汽车(601633)股票2021年1月4日至2023年3月20日的收盘价作为样本数据,使用R软件建立ARIMA、ARIMA-GARCH模型分别对该股票价格进行预测比较。结果表明,ARIMA、ARIMA-GARCH对股票价格的短期预测都有一定的参考意义,但是对于带有异方差的时间序列,ARIMA-GARCH模型的预测性能更好,说明该模型存在着相应的参考价值和现实意义,ARIMA-GARCH模型可以为一般投资者以及相关投资机构提供股票投资决策参考。 展开更多

关键词 股价预测 长城汽车 ARIMA模型 arima-garch模型

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加入SDR后人民币汇率波动规律研究——基于ARIMA-GARCH模型的实证分析 被引量：14

3

作者 孙少岩 孙文轩 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2019年第2期42-47,共6页

自人民币加入国际货币基金组织特别提款权(SDR)货币篮子以来,汇率波动日趋复杂。为了对汇率时间序列的波动特征进行分析,选取了人民币正式加入SDR后2016年10月10日到2018年3月16日共353日的美元兑人民币汇率中间价作为分析数据,应用ARIM... 自人民币加入国际货币基金组织特别提款权(SDR)货币篮子以来,汇率波动日趋复杂。为了对汇率时间序列的波动特征进行分析,选取了人民币正式加入SDR后2016年10月10日到2018年3月16日共353日的美元兑人民币汇率中间价作为分析数据,应用ARIMA-GARCH复合模型进行了实证检验。结果表明,我国外汇市场的中间价波动存在ARCH效应,且复合模型能够较好地拟合入篮后人民币汇率的波动规律。根据分析结果,对人民币汇率的短期波动走势进行了合理预测。并且,结合预测结果与时事分析,对我国汇率双向波动的有序调控以及汇率风险的有效规避提出了相应的政策建议。稳定市场的汇率预期,外汇交易市场的成熟化建设,引导外资打造完整产业链,对资本流动监管的逆周期调节均有利于人民币汇率的稳定运行。 展开更多

关键词 特别提款权 人民币汇率 arima-garch模型

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基于ARIMA-GARCH模型和极值理论的中国股市风险价值度量 被引量：4

4

作者 孔祥芝 王延清 《中国管理信息化》 2010年第9期57-60,共4页

以极值理论为基础的风险值度量方法是最近发展起来的最为有效的方法之一,但在传统的单纯采用极值理论的建模过程中对误差项假定为独立同分布的白噪声过程,会对应用极值理论估算风险价值产生一定误差。本文以上证指数和深证成指为例,利用... 以极值理论为基础的风险值度量方法是最近发展起来的最为有效的方法之一,但在传统的单纯采用极值理论的建模过程中对误差项假定为独立同分布的白噪声过程,会对应用极值理论估算风险价值产生一定误差。本文以上证指数和深证成指为例,利用ARIMA-GARCH模型捕获股票收益序列中的自相关和异方差现象,对该模型中残差的条件分布的合理假定进行了实证分析比较,然后利用极值理论对经过ARIMA-GARCH模型筛选过的残差进行极值分析,估算风险价值。 展开更多

关键词 arima-garch模型 极值理论 股票市场 风险价值

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基于ARIMA-GARCH模型的中国大豆价格分析与预测 被引量：1

5

作者 顾聪 东梅 《中国物价》 2021年第12期89-91,共3页

将自回归移动平均(ARIMA)与广义自回归条件异方差(GARCH)组合模型(ARIMA-GARCH),引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现货价格历史数据信息,有助于提高大豆现货价格预测精度。研究结果表明:ARIMA-GARCH组合模型因处理了A... 将自回归移动平均(ARIMA)与广义自回归条件异方差(GARCH)组合模型(ARIMA-GARCH),引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现货价格历史数据信息,有助于提高大豆现货价格预测精度。研究结果表明:ARIMA-GARCH组合模型因处理了ARIMA模型残差的异方差性,可以提高预测精度;ARIMA-GARCH组合模型可以解决大豆价格波动呈现非正态"尖峰厚尾"分布特征的预测建模问题;ARIMA-GARCH组合模型方差预测结果可为均值预测结果提供参考性预判。 展开更多

关键词 arima-garch模型 大豆 现货价格 预测

原文传递

基于ARIMA-GARCH模型对上海银行间隔夜拆放利率的实证分析 被引量：2

6

作者 夏若雯 程宇 《商业经济》 2016年第5期130-132,137,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 上海 银行间隔夜拆放利率 arima-garch模型 短期预测 实证分析

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基于ARIMA-GARCH族混合模型的黄金价格预测研究 被引量：6

7

作者 丁磊 郭万山 《许昌学院学报》 CAS 2019年第6期124-129,共6页

由于次贷危机的发生、国际形势的动荡以及投资方面的需要,黄金越来越受到人们的关注,预测黄金价格及其波动性愈益重要。ARIMA时间序列模型虽能较好地把握金融时间序列的动态规律,但不能反映黄金价格的波动特征和杠杆效应。而条件异方差G... 由于次贷危机的发生、国际形势的动荡以及投资方面的需要,黄金越来越受到人们的关注,预测黄金价格及其波动性愈益重要。ARIMA时间序列模型虽能较好地把握金融时间序列的动态规律,但不能反映黄金价格的波动特征和杠杆效应。而条件异方差GARCH模型能较好地反映金融时间序列的波动性,更适合金融领域的预测。采用2018年1月2日至2018年12月28日上金所黄金Au(T+D)收盘价日数据,将ARIMA与GARCH相结合,构造新的ARIMA-GARCH族混合模型,并通过ARIMA-GARCH族在不同分布下对黄金价格进行预测,结果发现,黄金价格波动不仅具有异方差性,而且还具有杠杆效应。经过与ARIMA模型对比,发现新的混合模型在一定程度上能更好地拟合黄金价格的运动路径,在短期预测方面更具实用性。 展开更多

关键词 黄金价格预测 arima-garch模型 广义误差分布

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基于HP滤波分解ARIMA-GARCH模型的我国牛肉价格分析与预测 被引量：6

8

作者 林雪菲 王宝海 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2020年第12期30-34,158,共6页

为了对我国牛肉价格进行分析和预测,笔者基于2004年6月份至2018年9月份牛肉市场价格月度环比数据,运用HP滤波分解,把原序列分解成趋势序列和波动序列,利用ARIMA-GARCH模型相结合的研究方法分别对趋势序列和波动序列进行分析和短期预测,... 为了对我国牛肉价格进行分析和预测,笔者基于2004年6月份至2018年9月份牛肉市场价格月度环比数据,运用HP滤波分解,把原序列分解成趋势序列和波动序列,利用ARIMA-GARCH模型相结合的研究方法分别对趋势序列和波动序列进行分析和短期预测,将预测后的趋势序列和波动序列进行重组,得到牛肉价格原序列的短期预测值,借助Eviews8.0工具得出分析结果。结果表明:牛肉市场价格整体呈现上升趋势,通过模型的拟合和预测得出预测结果与真实值的平均相对误差为0.45%,预测效果良好。通过预测结果分析牛肉价格变动的原因,进而提出对策建议。 展开更多

关键词 牛肉价格 HP滤波 趋势 波动 arima-garch模型 预测

原文传递

ARIMA-GARCH-M模型在短期股票预测中的应用 被引量：7

9

作者 熊政 车文刚 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2022年第4期69-74,共6页

金融时间序列模型既是股票预测中最常用的方法,也是预测股市变化最好的工具之一。根据已有研究,将波动率代入模型公式中,根据各项准则构建ARIMA-GARCH-M模型对股票的收盘价进行预测,利用递归思想对拟合曲线进行校正,进一步提高预测的准... 金融时间序列模型既是股票预测中最常用的方法,也是预测股市变化最好的工具之一。根据已有研究,将波动率代入模型公式中,根据各项准则构建ARIMA-GARCH-M模型对股票的收盘价进行预测,利用递归思想对拟合曲线进行校正,进一步提高预测的准确率,并进行MAPE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)、EC(等系数)检验。最后将ARIMA模型、ARIMA-GARCH模型和ARIMA-GARCH-M模型的检验结果比较。结果表明,通过递归校正的ARIMA-GARCH-M模型在股票短期预测中有着良好的效果,具有一定的可行性。 展开更多

关键词 股票预测 ARIMA模型 arima-garch模型 arima-garch-M模型 时间序列

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基于ARIMA-GARCH模型的投资组合原理的应用 被引量：1

10

作者 单良 《中国产经》 2020年第12期90-92,共3页

以搜狐、网易、特斯拉、搜狗、NETFLIX五支股票为例,通过R语言软件,运用ARIMA-GARCH模型对其10个工作日后的股票价格进行预测,并结合马科维茨等人提出的投资组合理论,可以得出不同投资组合下的预期收益率和风险。该结果可为具有不同风... 以搜狐、网易、特斯拉、搜狗、NETFLIX五支股票为例,通过R语言软件,运用ARIMA-GARCH模型对其10个工作日后的股票价格进行预测,并结合马科维茨等人提出的投资组合理论,可以得出不同投资组合下的预期收益率和风险。该结果可为具有不同风险偏好程度的投资者日后的决策提供参考,这套方法也可在此类问题中进行广泛应用。 展开更多

关键词 arima-garch模型 R语言软件 投资组合 预期收益率 风险

原文传递

基于ARIMA类模型的农业股票价格实证研究——以隆平高科为例 被引量：2

11

作者 谢玉莹 《河北企业》 2023年第2期40-42,共3页

运用ARIMA-GARCH的模式来对中国股价波动作出预测,选择现代化农业代表企业隆平高科收盘价指数的时间序列作为研究对象,对该企业3年来股票收盘价进行分析,并利用ARIMA模型进行股价预测,同时加入波动性影响,利用GARCH模型对风险率建立模型... 运用ARIMA-GARCH的模式来对中国股价波动作出预测,选择现代化农业代表企业隆平高科收盘价指数的时间序列作为研究对象,对该企业3年来股票收盘价进行分析,并利用ARIMA模型进行股价预测,同时加入波动性影响,利用GARCH模型对风险率建立模型,研究发现所选择的ARIMA-GARCH模型对收盘价时间序列具有较好的拟合作用,股票价格整体呈上升趋势,具有一定震荡性,但总体风险不大。 展开更多

关键词 隆平高科 arima-garch模型 股票价格预测 波动率

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基于ARIAM-GARCH深度学习的股价预测与决策

12

作者 刘祺 施三支 +1 位作者 娄磊 刘璐 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第1期119-130,共12页

对于绝大多数股民而言,大盘股具有投入成本高、损失大、资金流转慢等特性,为使得股民减少损失,提高收益,通过针对于中小企业股,采用两阶段的方法对股价进行了预测,给出了一种最优投资组合决策方法。第一阶段先用ARIMA-GARCH模型进行建模... 对于绝大多数股民而言,大盘股具有投入成本高、损失大、资金流转慢等特性,为使得股民减少损失,提高收益,通过针对于中小企业股,采用两阶段的方法对股价进行了预测,给出了一种最优投资组合决策方法。第一阶段先用ARIMA-GARCH模型进行建模,提取每日收益率的波动率,再将波动率加入到原有数据集中,构建CNN-BiLSTM-AT深度神经网络模型进行预测,最后使用XGBoost算法对预测值进行修正。第二阶段在给定投资者的期望收益率的条件下,用Bayes方法进行投资组合,获取最优投资决策。实证研究表明,此方法对于选取的10只中小企业股有着较好的研究结果。 展开更多

关键词 股价预测 arima-garch模型 CNN-BiLSTM-AT XGBoost算法 BAYES方法

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基于CEEMD和改进时间序列模型的超短期风功率多步预测 被引量：19

13

作者 赵征 汪向硕 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期352-358,共7页

根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型。首先对风功率序列进行互补集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳特性;之后采用模糊熵理论... 根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型。首先对风功率序列进行互补集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳特性;之后采用模糊熵理论对各分量进行复杂度评估,对复杂度相近的相邻分量重新组合,从而有效降低预测时间和计算量;然后对新组合的各分量建立差分自回归滑动平均(ARIMA)模型,再对各分量进行残差序列检验,对存在异方差特性的分量建立ARIMA-GARCH模型;最后叠加各分量预测结果得到最终的风功率多步预测值。实验结果表明,所提的组合预测模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 风功率预测 互补集合经验模态分解 模糊熵 arima-garch模型 多步预测

原文传递

基于VMD和改进ARIMA模型的超短期风速预测 被引量：15

14

作者 赵征 汪向硕 乔锦涛 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期54-59,共6页

针对风速序列非线性、波动性的问题,提出了一种基于变分模态分解和改进差分自回归滑动平均模型的风速预测模型。首先利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将信号从低频到高频逐次分解,使每个分量具有不同中心频率的有... 针对风速序列非线性、波动性的问题,提出了一种基于变分模态分解和改进差分自回归滑动平均模型的风速预测模型。首先利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将信号从低频到高频逐次分解,使每个分量具有不同中心频率的有限带宽;然后对各分量分别建立ARIMA模型,由于各分量的残差序列可能存在异方差性,因此引入GARCH模型消除异方差特性,建立ARIMA-GARCH模型;最后各分量预测结果叠加得到最终的预测值。实验结果表明,所提出的预测模型在超短期风速预测上具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 风速预测 变分模态分解 arima-garch模型 残差修正

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人民币汇率预测模型与实证研究 被引量：4

15

作者 苏玉华 《时代金融》 2012年第09Z期11-12,共2页

目前深入研究人民币汇率行为的特征,揭示其内在变化的规律,提高汇率预测的精准度,对有关管理部门加强金融监管和制定有效准确的汇率政策有着至关重要的意义。本文分别选取了ARIMA、GARCH和TAR模型对人民币汇率建模,在分析了各个模型的... 目前深入研究人民币汇率行为的特征,揭示其内在变化的规律,提高汇率预测的精准度,对有关管理部门加强金融监管和制定有效准确的汇率政策有着至关重要的意义。本文分别选取了ARIMA、GARCH和TAR模型对人民币汇率建模,在分析了各个模型的预测效果产生差别的原因的同时,还比较各种模型预测效果,结果表明TAR模型的预测效果优于ARIMA和GARCH模型。 展开更多

关键词 汇率预测 ARIMA模型 arima-garch模型 TAR模型

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基于ARIMA—GARCH模型的VaR方法对沪深股市的分析

16

作者 黄波 《致富时代（下半月）》 2011年第2期38-38,共1页

该文运用了基于不同分布假定下的GAR．CH模型的VaK方法对深圳股票市场与上海股票市场的风险进行了分析，结果表明深圳股票市场比上海股票市场有更大的风险；用GED分布假定下的GAR．CH模型能够更好地反映出证券市场指数的风险特性。

关键词 arima-garch模型 VAR 沪深股市

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基于改进时间序列模型的球团厂主引风风量预测

17

作者 汪向硕 《现代矿业》 CAS 2021年第11期162-165,共4页

为了对球团厂焙烧工艺主引风系统的主引风风量进行预测,采用互补集合经验模态分解法对主引风风量序列进行了分解,然后采用模糊熵理论对各分量进行复杂度评估,将复杂度相近的相邻分量重新组合,从而有效降低预测时间并减少计算量,新组成... 为了对球团厂焙烧工艺主引风系统的主引风风量进行预测,采用互补集合经验模态分解法对主引风风量序列进行了分解,然后采用模糊熵理论对各分量进行复杂度评估,将复杂度相近的相邻分量重新组合,从而有效降低预测时间并减少计算量,新组成的各个子序列分别建立ARIMA-GARCH模型;最后线性叠加各分量预测结果最终得到了主引风风量预测值。仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 主引风 互补集合经验模态分解 模糊熵 arima-garch模型

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考虑动态波动性的轨道交通站点短时客流预测方法 被引量：7

18

作者 段金肖 丁川 +1 位作者 鹿应荣 马晓磊 《交通信息与安全》 CSCD 2017年第5期62-69,共8页

轨道交通站点客流预测研究缺乏对短时客流动态波动性的考虑,不能预测短时客流区间。以北京市典型轨道交通站点为例开展实证,构建ARIMA-GARCH模型对误差项建模分析,拟合短时客流的随机波动特征。不同于以往的ARIMA-GARCH模型,研究还通过... 轨道交通站点客流预测研究缺乏对短时客流动态波动性的考虑,不能预测短时客流区间。以北京市典型轨道交通站点为例开展实证,构建ARIMA-GARCH模型对误差项建模分析,拟合短时客流的随机波动特征。不同于以往的ARIMA-GARCH模型,研究还通过t分布揭示了客流的"尖峰后尾"效应,通过2种非对称GARCH模型识别了短时客流的非对称波动特征。模型结果表明,相比传统ARIMA模型,ARIMA-GARCH混合模型降低了20%以上的客流平均置信区间长度(MPIL),同时提高了1%左右的置信区间覆盖率(PICP);周内客流波动性大于周末客流,而非高峰时段的客流不具有波动性。值得指出的是ARIMA-GARCH模型没有明显降低客流预测的平均绝对误差,尽管如此,混合模型可以在保证客流单点预测的前提下,准确地预测地铁客流区间。 展开更多

关键词 城市交通 动态波动性 arima-garch模型 短时客流 对称性

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基于波动聚集性的城际高铁客流量预测 被引量：12

19

作者 耿立艳 鲁荣利 李新杰 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1890-1896,共7页

由于受到众多因素的影响,城际高铁客流量序列呈现出波动聚集性特征,常用的预测方法很难准确揭示这种波动聚集性特征,一定程度上限制了城际高铁客流量预测精度的提高。为解决该问题,将自回归差分移动平均(ARIMA)模型与广义自回归条件异方... 由于受到众多因素的影响,城际高铁客流量序列呈现出波动聚集性特征,常用的预测方法很难准确揭示这种波动聚集性特征,一定程度上限制了城际高铁客流量预测精度的提高。为解决该问题,将自回归差分移动平均(ARIMA)模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,提出城际高铁客流量的ARIMA-GARCH预测模型。先构建城际高铁客流量序列的ARIMA模型,再利用GARCH模型刻画ARIMA模型残差的波动聚集性。利用某车站的城际高铁客流量数据检验ARIMA-GARCH模型的有效性。研究结果表明:ARIMA-GARCH模型刻画出了城际高铁客流量的波动聚集性特征,其短期、中期、长期预测精度均高于ARIMA模型。随着预测步数的增加,ARIMA-GARCH模型的预测精度逐渐下降。 展开更多

关键词 铁路运输 城际高铁 客流量 预测 arima-garch模型

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