arima-garch模型的数据
时间: 2024-06-21 21:03:59 浏览: 194
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ARIMA-GARCH模型是一种常用的时间序列分析模型,它结合了ARIMA模型和GARCH模型的优点,可以同时考虑时间序列的自回归、移动平均和波动性等特征。ARIMA-GARCH模型的数据通常是一个时间序列,包含一系列按照时间先后顺序排列的数据点。例如,某公司每日股票收盘价的时间序列数据,每个数据点表示该公司当天股票收盘价的数值。使用ARIMA-GARCH模型可以对该时间序列进行预测和分析,以便更好地了解该公司股票价格变化的规律和趋势。
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