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	股票指数的时间序列模型分析; Stock Index Analysis Based on Time Series Models
	孙宏义 ; 陈平 ; 朱梅 ; 陈建丽
	2006
关键词	股票指数 时间序列 状态空间模型 Kalman滤波
英文摘要	借助于SAS软件将工程中的Kalman滤波方法与时间序列的状态空间模型结合对上海A股指数进行了拟合与预测分析,通过对拟合与预测误差的计算可以发现这种模型是可行的;然后还把与滤波结合的状态空间模型的分析结果和常见的时间序列模型如:ARIMA模型、逐步自回归模型以及指数平滑模型的分析结果进行比较,比较的结果说明结合滤波的状态空间模型分析的结果比后三种的结果更加精确.结果为时间序列数据分析提供了一个较好的分析工具.; 安徽省高校青年教师科研项目; 安徽工程科技学院校科研和教改项目; 中文核心期刊要目总览(PKU); 0; 8; 52-58; 36
语种	中文
出处	万方 ; 知网 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_sxdsjyrs200608009.aspx
出版者	数学的实践与认识
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/212992]
专题	数学科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	孙宏义,陈平,朱梅,等. 股票指数的时间序列模型分析, Stock Index Analysis Based on Time Series Models. 2006-01-01.

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