基于GF的ARMA-GARCH股票预测

伴随中国资本市场的全面推进,因此对股票价格时序系数的预测研究已势在必行。影响股票价格的因素具有多元化特性,其所体现出的波动及非线性从为研究工作造成了一定的困难,所以站在降低投资风险及深化投资收益的层面,构建有针对性的股票价格预测模型,精准的体现ROR幅度与风险具有一定的理论价值。股票价格幅度预测即为金融TS预测的一个主要内容,一般需要分析大量的历史参数以期获取最佳的预测精度,辅助投资人员更为客观的掌握股票价格动态,进而为利益人与金融市场风险控制管理提供科学的依据。因此,将以依附于GF的自回归滑动平均模型-广义自回归条件异方差模型股票预测作为切入点,在此基础上予以深入的探究,相关内容如下所述。

关于连续函数的积分第二中值定理的简单证明

三大微分中值定理中,罗尔定理常常被用来证明拉格朗日中值定理和柯西中值定理。文章将借助积分推广的第一中值定理,给出在函数连续条件下积分第二中值定理的简单证明。

线性回归分析模型在股票投资中的应用

当今股票投资的相关预测已成为经济领域的热门话题。众所周知,股票的价格每分每秒都在变化中,这使股票投资者在进行股票交易时存在很多风险。本文以上证指数的指标作为研究的因变量(最高价、最低价、收盘价、涨幅、跌幅及总手),分别于开盘价进行线性回归分析,然后剔除相关性较小的指标,最终进行多元回归分,对投资者提供一些决策建议。