湖北省CPI时间序列分析及预测

本文利用湖北省2002-2009年这8年96个月的月度数据,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA)对2010年1-4月的湖北CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,0)是描述我省CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

金融危机后中国股市波动研究——基于GJR-GARCH模型的实证分析

根据2008年1月1日至2010年5月31日上证综合股指数日数据,采用GJR-GARCH模型对金融危机后上证股市收益率的统计特性进行研究,并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。结论表明:上证综合指数序列存在冲击的非对称性,同时也存在着杠杆效应;并且,由拟合得到的新闻影响曲线可以看出,GJR-GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的,即同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。