期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
ARIMA模型在基金净值预测中的应用
被引量:
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
导出
摘要
文章选取中国基金网7月中旬推荐的华安上证180ETF、华夏上证50ETF、友邦红利ETF三只基金的基金净值序列,进行了ARIMA模型的拟合和预测。结果表明,无论是在模型的拟合还是在预测方面都得到了较好的效果,对广大基金投资人具有一定的指导意义。
作者
向莹
王雅萍
机构地区
常州机电职业技术学院基础部
东南大学数学系
出处
《内江科技》
2009年第11期130-130,139,共2页
关键词
基金净值
ARIMA模型
分析预测
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F832.51 [经济管理—金融学]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
3
参考文献
1
共引文献
3
同被引文献
29
引证文献
5
二级引证文献
1
参考文献
1
1
陈平,王成震,周俊,刘萍.
运用SAS软件对上证指数月线数据的综合预测分析[J]
.系统工程理论与实践,2003,23(6):36-41.
被引量:4
二级参考文献
3
1
高惠璇 等.SAS系统与股票市场分析[M].北京大学概率统计系,1998..
2
陈平,达庆利.
我国农作物受灾及成灾面积的综合预测分析[J]
.应用概率统计,2000,16(3):329-332.
被引量:4
3
陈平,达庆利.
运用SAS软件系统对我国农作物受灾及成灾面积的预测分析[J]
.系统工程理论与实践,2001,21(4):141-144.
被引量:8
共引文献
3
1
孙宏义,陈平,朱梅,陈建丽.
股票指数的时间序列模型分析[J]
.数学的实践与认识,2006,36(8):52-58.
被引量:17
2
陈平,徐若曦.
Metropolis-Hastings自适应算法及其应用[J]
.系统工程理论与实践,2008,28(1):100-108.
被引量:31
3
张钰,陆军.
基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法[J]
.计算机应用研究,2010,27(6):2156-2159.
同被引文献
29
1
高玮.
基于进化神经网络的股市预测研究[J]
.计算机科学,2004,31(B09):191-193.
被引量:3
2
朱媛.
基金绩效评估模型及其在中国的应用[J]
.天津理工大学学报,2006,22(2):85-88.
被引量:4
3
彭丽芳,孟志青,姜华,田密.
基于时间序列的支持向量机在股票预测中的应用[J]
.计算技术与自动化,2006,25(3):88-91.
被引量:33
4
王波.
基于神经网络的投资基金周净值预测[J]
.上海理工大学学报,2007,29(3):227-230.
被引量:5
5
龚国勇.
ARIMA模型在深圳GDP预测中的应用[J]
.数学的实践与认识,2008,38(4):53-57.
被引量:97
6
刘铁.
基于马氏链模型的基金预测研究[J]
.内江科技,2009,30(10):120-120.
被引量:3
7
翟育明,邹亚平,周俊文,冯旖旎.
自适应遗传神经网络的基金走势预测模型研究[J]
.武汉理工大学学报,2010,32(1):107-110.
被引量:3
8
乔宝明,黄晶,范雯.
基于小波分析的基金净值预测模型[J]
.统计与信息论坛,2010,25(11):71-74.
被引量:5
9
朱冰,朱洪亮.
积极开放式基金的规模与收益的关系研究[J]
.金融纵横,2011(2):29-33.
被引量:7
10
肖国荣.
BP神经网络在基金价格预测中的应用研究[J]
.计算机仿真,2011,28(3):373-376.
被引量:17
引证文献
5
1
周奕琛,薛惠锋,张斌.
基于ARIMA的基金组合绩效成长性的预测[J]
.数学的实践与认识,2013,43(5):73-78.
2
张承钊.
证券投资基金业绩评估与盈利可持续性分析[J]
.商业经济,2020(10):165-166.
3
何英洁,王世民.
基于RF-BP组合模型的混合型基金预测研究[J]
.计算机与数字工程,2023,51(3):742-747.
4
闵林.
基于R语言的沪深300指数预测[J]
.现代商业,2018(35):97-99.
被引量:1
5
王凯俊,詹尚.
ARIMA模型在基金投资决策中的应用——以创业板ETF基金为例[J]
.中国证券期货,2013,16(7X):79-79.
二级引证文献
1
1
杨晓伟,杨鸿鲜,刘相国,刘倩倩.
基于R语言的金融数据分析——以新浪股票数据为例[J]
.贵阳学院学报(自然科学版),2020,15(1):43-49.
被引量:2
1
战雪丽.
沪深300股指期货套期保值实证分析[J]
.中国商论,2016,0(32):32-34.
2
王莹.
ETF向何处去?[J]
.中国证券期货,2006(11):42-47.
3
夏保强.
ETF联接基金渐行渐近[J]
.大众理财顾问,2009(9):33-33.
4
丁于兰.
沪深300ETF拟合效果的比较研究——基于华泰柏瑞沪深和嘉实沪深300ETF[J]
.金融教育研究,2014,27(4):34-40.
5
于立媛,宋峰.
基金净值预测的灰色——马尔可夫链模型[J]
.金融经济(下半月),2008(10):79-81.
被引量:1
6
侯炬凯.
ETF基金套利研究——以上证50ETF、上证180ETF为例[J]
.中国证券期货,2012,15(06X):6-7.
被引量:3
7
朱立新.
ETF投资功能分析[J]
.当代经济,2006(07S):49-50.
8
一禾.
沪港通开启 投资人如何获取政策红利?[J]
.卓越理财,2014,0(12):34-35.
9
朱骏骥.
中小板ETF,带刺的玫瑰[J]
.商周刊,2006,0(14):60-60.
10
亢洁,王静.
上证50ETF和上证180ETF跟踪误差的比较分析[J]
.当代经济,2010,27(2):88-90.
被引量:1
内江科技
2009年 第11期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部