《金融时间序列的长记忆特性及预测研究》针对金融时间序列中普遍存在的长期记忆性进行研究，将灰色预测理论、神经网络理论和混沌理论中的相空间重构技术运用到长记忆性金融时间序列的预测中，对现有的金融时间序列的分整模型进行改进。并利用新建模型对多种长记忆性金融时间序列的均值和方差进行预测，对新建模型的预测精度和有效性进行比较研究。
金融时间序列的长记忆特性及预测研究 EPUB, PDF, TXT, AZW3, MOBI, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。
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