时间序列模型中,哪个模型能够较好地拟合波动性的分析和预测
注：转载出处： http://blog.csdn.net/ztf312/ spa 在此感谢原博主的整理分享!.net 题目：下列时间序列模型中,哪个模型能够较好地拟合波动性的分析和预测？blog AR模型基础 MA模型变量 ARMA模型方法 GARCH模型（正确） 技术 ----------------------------------------------------------------
相关文章
- 1. Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测
- 2. 时间序列预测——DA-RNN模型
- 3. 【时间序列预测-ARIMA模型】
- 4. 时间序列预测（三）—— Xgboost模型
- 5. 时间序列预测：灰色模型
- 6. 时间序列预测之--ARIMA模型
- 7. 用ARMA模型做时间序列分析预测
- 8. ARIMA模型---时间序列分析---温度预测
- 9. 时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇
- 10. 时间序列分析预测实战之ARIMA模型
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • XSD 日期和时间数据类型 - XML Schema 教程
- • 委托模式
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 外部其他进程嵌入到qt FindWindow获得窗口句柄 报错无法链接的外部符号 [email protected] 无法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的应用-TOPK问题
- 6. 实例演示ElasticSearch索引查询term,match,match_phase,query_string之间的区别
- 7. 数学基础知识 集合
- 8. amazeUI 复择框问题解决
- 9. 背包问题理解
- 10. 算数平均-几何平均不等式的证明,从麦克劳林到柯西
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
