基于时间序列的上证综合指数短期预测分析

摘要

对上证日收盘指数2000-12-20至2016-06-20的数据进行建模及预测分析.首先利用相关数据建立ARIMA模型,发现模型的残差存在条件异方差性以及非正态性,于是对残差建立GARCH模型,并对残差的分布类型分别做正态分布、广义误差分布与t分布假设.通过预测精度对比发现,残差服从t分布的ARMA-GARCH模型预测效果更好,预测相对误差仅为1.3%,可为相关投资者提供参考依据.