简介：在对我国国内生产总值数据研究的基础上，提出了一种新的面向短时序数据的结构分析模型——平滑ARIMA模型。此模型的数学定义清晰，易于计算机实现，同时由实证分析的结果表明．与灰色模型预测相比较此模型有很好的识别能力。
简介：近年来中国证劵市场的动荡,让人们更加关注金融时序数据中存在的影响点,因为影响点中往往隐藏着许多重要的信息,我们只有正确识别出存在的影响点,并深入分析其隐藏的信息,才更有利于我们做出正确合理的决策.
基于ARIMA模型的短时序预测模型研究与应用
基于GARCH模型下金融时序数据的影响点识别
