波动性已被用作预测伴随资产的风险的间接手段。 波动性解释了回报的变化。 预测波动性一直是金融系统中的一个刺激问题。 该研究检查了不同的波动率估计量并确定了有效的波动率估计量。 该研究描述了预测技术相对于各种波动率估算器的准确性。 波动率估计方法包括Close、Garman-Klass、Parkinson、Roger-Satchell和Yang-Zhang方法，预测是通过ARIMA技术完成的。 该研究评估了各种波动率估计器的效率和偏差。 基于 ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、ACF1 等各种误差测量参数的比较分析给出了预测的准确性，并使用最佳波动率估计器。 在 10 年的时间里对五个波动率估计器进行了分析，并对波动率预测进行了严格审查，该研究将帕金森估计器视为最有效的波动率估计器。 基于各种误差测量参数，在通过 ARIMA 技术进行预测时，帕金森估计器被认为是比任何其他基于 RMSE、MPE 和 MASE 的估计器更准确的估计器。 该研究表明，基于 MAE 和 RMSE 的值，预测值是准确的。 本研究是为了满足交易者、期权从业者和股票市场的各种参与者对了解有效波动率估计器以高精度预测波动率的需求而进行的。

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ARIMA模型在太湖水位趋势分析与预测中的应用，林森，，ARMA模型是研究时间序列的重要方法，它普遍应用于时间序列的分析与预测。本文利用SAS提供的数据挖掘工具，对太湖历史水位数据建立AR

城市居民食品零售价格预测-ARIMA模型的应用，文小兵，童恒庆，本文通过2010年3月到2011年2月城市居民食品零售的消费价格预测2011年4、5月的城市居民食品零售价格走势。引进食品零售价格指数和膳食�

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ARMA模型以及ARIMA模型建模

利用数据挖掘技术分析外汇汇率时间序列,从时间序列中获得正确的、隐含的、潜在的信息对于金融领域研究具有重 要的现实意义。通过数据挖掘中的 ARIMA模型,以某银行的外汇汇率时间序列为研究对象,采用差分方法和建模规则,对 外汇的卖出价进行了建模与预测。通过与逐步自回归预测模型相比较,ARIMA模型对外汇汇率时间序列数据具有很强的 预测能力。

M3_ARIMA 在 M3 比赛数据上快速训练 arima 模型

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