以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1 ,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1 ,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。

arma模型matlab代码py-ARFIMA 此Python代码是在我在LARIS（）实习期间开发的。 该代码已改编自Simone Fatichi（）的Matlab代码ARFIMA Simulations。 正如Boris Podobnik和H. Eugene Stanley：“去趋势互相关分析：一种用于分析两个非平稳时间序列的新方法”（2008）（）所述，仅对该代码进行了测试，以生成信号。 即，对于固定为N的信号，固定为0 <d <0.5，正常的随机噪声：er = np.random.normal（0,1，N）并且没有其他输入。 此python代码实现了一个函数来生成ARFIMA（自回归分数整数移动平均值）模型。 这些模型概括了ARIMA（自回归综合移动平均线）和ARMA（自回归移动平均线）模型。 ARFIMA模型允许使用差分参数的非整数值，并且在建模具有较长内存的时间序列时很有用。 该模型通常表示为ARFIMA（p，d，q）模型，其中d是微分参数，p和q分别是模型的自回归和移动平均部分的顺序。 此包使用numpy包（）

(3)对于ARMA(p,q)模型定阶 例如：在ARMA(p,q)和ARMA(p-1,q-1)选择。 *

基于ARMA模型的中国钢铁价格预测研究，刘斌，盖如栋，文中用ARMA模型，对1995年至2005年全国钢铁综合价格进行时间序列分析，用MATLAB软件检验模型的可行性，并进行预测应用。结果表明，基于

代码数据是基于ARMA模型，对一组海浪高度数据的时间序列（内含一数据文本文件），进行时间序列分析及预测拟合，代码中对于特别位置均有注释说明，便于学习理解

基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计

主要ARMA模型的建模，参数估计，定阶，时域频域特性

利用R语言对化学浓度读数数据进行时间序列分析，建立了ARMA模型。附有全部代码以及相关数据集。

Matlab程式码GRASTA_MEX GRASTA的Mex版本（Grassmannian鲁棒自适应子空间跟踪算法） GRASTA是一种用于低秩子空间跟踪的有效在线算法，对于高度不完整的信息和稀疏的异常值都具有鲁棒性。 该项目为Matlab提供了C ++源代码及其mex接口。 我们代码的主要依赖项是Armadillo（）。 因此，您应该首先下载最新版本的Armadillo，然后根据Armadillo的说明正确安装。 然后打开Matlab并找到我们的grast_mex目录，运行make_mex.m脚本，它是一个简单的编译行，如下所示： 混合-O -I / usr / local / include grasta_mex.cpp grasta.cpp admm_solvers.cpp （您可以将“ / usr / local / include”更改为犰狳的路径，例如-I./armadillo.4.2.3） 成功编译mex文件后，您可以运行demo.m来测试可靠的子空间恢复问题。 ＃参考文献[1] Jun He，Laura Balzano和John CS Lui。 从部分信息进行在线鲁棒子

对于初学者，给予对arma的详细解释，全面了解arma特性和原理