摘要
将自回归移动平均(ARIMA)与广义自回归条件异方差(GARCH)组合模型(ARIMA-GARCH),引入大豆现货价格分析与预测研究,最大限度地提取大豆现货价格历史数据信息,有助于提高大豆现货价格预测精度。研究结果表明:ARIMA-GARCH组合模型因处理了ARIMA模型残差的异方差性,可以提高预测精度;ARIMA-GARCH组合模型可以解决大豆价格波动呈现非正态"尖峰厚尾"分布特征的预测建模问题;ARIMA-GARCH组合模型方差预测结果可为均值预测结果提供参考性预判。
作者
顾聪
东梅
Gu Cong;Dong Mei
出处
《中国物价》
2021年第12期89-91,共3页
China Price
基金
国家自然科学基金项目(72063025)
国家留学基金项目(201908465002)
宁夏大学理论经济学一流学科建设项目(NXYLXK2017B04)。
作者简介
东梅,宁夏大学经济管理学院,教授,研究方向:农业经济理论与政策,农村发展、移民发展;顾聪,宁夏大学农学院,硕士研究生,研究方向:农村发展。
