基于R软件的金融时间序列的预测分析

时间序列分析作为股票市场波动预测的重要工具,逐渐成为金融领域较常用的预测方法之一。本文利用R软件对上证综指和深证成指进行如下分析:根据上证指数收盘价的变动情况及其非平稳性和季节性特征建立包含季节因素的S-ARIMA模型,该模型较准确地描述和预测收盘价,实用性较强;对比剖析了上证综指和深证成指的收益率变动情况,针对其统计特性建立了相应的GARCH模型,得出了两指数收益率波动有时变性,簇集性,相关性等特征,模型拟合结果准确率较高。

扩散方程的三种导出方法

布朗运动在金融工程、生物医药、物理以及管理科学中都有着重要的应用,而布朗运动又和数学物理中的扩散方程紧密相关。本文将详细的介绍扩散方程的三种导出方式,也就是从物理、随机以及泛函的角度导出扩散方程,为大家深入研究布朗运动提供参考。

商家预测并应对销售风险的统计决策方法探究

文章首先利用贝叶斯公式及条件数学期望对比打折销售及包装、广告宣传销售所带来的平均利润大小,进行销售风险预测;其次针对实例,利用决策树做风险决策;最后指出商家惯用打折销售,尤其是促销送券策略,应对销售风险,以赢得最大的销售利润或使销售利润损失降低到最小的本质。