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据此,本文采用ARIMA模型、简单季节模型对美的集团自由现金流量进行拟合及预测,以提高估值精确度。预测认为:美的集团2019年估值为3532.11亿元,与其实际市值非常接近,美的集团当前估值水平较为合理。
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ARIMA模型预测案例ARIMA模型预测案例40第5讲ARIMA模型预测案例【例1】（1120070693）中国公路客运量ARIMA模型（缺中间项的自回归模型）中国公路客运量数据(19502005)序列与差分序列见图。序列存在异方差。应该用对数差分序列建立模型。
ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分...
指数平滑模型包括一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑，究竟使用哪个方法要根据实际情况：.一次指数平滑：当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。.其预测公式为：.yt+1'=ayt+(1-a)yt'式中，.yt+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑...
论文发表爬行者9126播放·4弹幕GM（1,1）灰色预测模型孟孟敲可爱3.5万播放·196弹幕VAR向量自回归模型《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列13-时间序列分析公开课(000155486-003057383...
项目名称：金融数学时间序列分析课程论文.分类：论文.发布者：愚***.点击量：509.发布时间：2019-6-1016:37.项目关键词：.项目描述：项目描述:利用AR或者ARMA等时间序列分析模型做一个股价估值.要求:利用AR模型或者ARMA模型等时间序列模型.完成时间:一周内.
摘要基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分辨率分析...
混合多尺度ARMA模型与SAR图像分割,MAR模型,多尺度ARMA模型,混合多尺度ARMA模型,多尺度Markov随机场模型,SAR图像。孔径雷达(SyntheticApertureRadar简称SAR)图像在军事和国民经济的各个领域都有重要应用,但...
论文题目参赛队员指导老师学校名称1经济对房价影响的实证分析——基于30个地区的面板数据杨双双李玉虎赵雨志李兴平云南师范大学2基于多模型融合的网贷风险识别模型——以拍拍贷真实业务数据为例蔡晓婷黄茂湘张达泉蒋盛益广东外语外贸大学
本文考虑的是用—ARIMA模型来拟合时间序列的趋势性成分。下面是论文的框架:第二章首先阐述时间序列模型AR、MA、ARMA及ARIMA的概念;其次绍AR、MA和ARMA模型参数...
最后将预测结果与ARIMA模型的预测进行比较,从而说明模型的优越性。最后,通过全文的论述,对中国二级交易市场中股票估值问题的分析进行概括总结。【学位授予单位】:下载全文更...
基于ARIMA模型的股票市盈率分析及预测文档信息主题:关于论文中的论文指导或论文设计”的参考范文。属性:Doc-009XWM,doc格式,正文3084字。质优实惠,欢迎...
(论文)基于ARIMA模型的股票市盈率分析及预测下载积分:1500内容提示:经济/产业《合作经济与科技》No.1X2015基于ARIMA模型的股票市盈率分析及预测口文/尹(扬州大...
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...
提要本文建立了1952～2007年中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳,先通过最小BIC值...
基于ARIMA模型的旅游人数预测分析论文.doc55页内容提供方:manyu大小:974KB字数:约3.58万字发布时间:2018-08-09浏览人气:424下载次数:仅上传者可见...
江苏大学硕士学位论文基于时间序列ARIMA模型的分析预测算法研究及系统实现姓名:张利申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:李星毅20080606江苏...
论文导读:时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支。从ARIMA模型可以得到它的时间序列预测图。实验根据某地区1997~2006年电力系统月负荷数据。电力系...
ARIMA模型在股票价格预测中的应用-刘红梅论文资源推荐资源评论预测股票价格的ARIMA:使用ARIMA预测来预测股票价格-源码515浏览使用ARIMA预测来预测股票价格问题:使用时间序列...