基于 ARIMA

文章主要是总结一学期所学，完成的基于 ARIMA-GARCH 模型人名币汇率分析与预测。为了防止抄袭搬运，文章中不附带代码、摘要、数据。 如有需要完整论文及代码数据便于参考学习可评论、私信。 时间序列应用广泛，不能仅仅局限于理论学习，代码实践更为重要。

主要流程如下

文章目录 第一章 绪论1.1研究的背景1.2 研究的目的和意义1.3论文的主要工作1.4论文的技术方法1.5数据的选择1.6理论基础 第二章 模型的建立2.1 模型的假设与说明2.2 ARIMA 模型的建立2.2.1 数据的初步分析2.2.2 ARIMA 模型的定阶问题2.2.3 ARIMA 模型的显著性检验2.2.4 ARIMA 模型的预测 2.3 ARIMA-GARCH 模型的建立2.3.1 GARCH 模型的条件检验2.3.2 GARCH 模型的拟合分析2.3.3 ARIMA-GARCH 组合模型2.3.4 ARIMA-GARCH 的预测 第三章 结论分析与模型改进方案3.1 结果分析和改进 致谢参考文献附录使用数据代码与程序 文章总结

第一章 绪论 1.1研究的背景

       人民币汇率，尤其是中美汇率，一直是国际经济环境和国内民生环境的焦点。2014年以后，中美汇率较十年前的整体态势发生了变化。人民币不再保持单方面升值的趋势，而是出现长期大幅度双向波动的情况，并且呈现整体贬值的态势。2015年人名币汇率进入两边波动的新常态。在这种情况下，持续关注和重视中美汇率的发展形势对于国家经济发展和人民日常生活就显得尤为重要。         汇率是国际金融与经济关系重要的连接手段，是国与国、国与地区以及地区与地区之间的经济杠杆，对小到百姓生活、大到国家发展都起着重要的作用。中国作为世界经济体系下的一员，对世界经济发展可谓举足轻重，同时也要遵循整个国际金融环境的规律。1973年，牙买加体系取代崩溃的布雷顿森林体系成为国际货币新体系。新的阶段，世界经济环境下的汇率以浮动为主，汇率波动性主要表现为频率增加、幅度增大。这种波动性为世界经济发展带来巨大的风险，国家、地区、跨国金融机构甚至民众都受到巨大的考验。在大环境下，我们国家经济的发展需要经受多重考验，特别是在加入WTO之后。随着我国金融环境与国际金融环境的交流不断增加，就需要我国的金融环境更加开放，我国汇率制度就必须进行不断改革。         为了能够在考验之中保持竞争性，就需要我们能够找到合理而行之有效的方法。时间序列分析方法是己经证明其在汇率问题研究上是一种可靠的方法。能够为汇率研究提供理论基础的支持，在研究汇率的历史数据时发现内含的规律，然后建立恰当的模型对汇率进行模拟和预测，为经济发展提供巨大的帮助。

1.2 研究的目的和意义

       在解决汇率问题上，因为人为原因和环境原因，影响汇率的因素太多，我们不可能一一考虑到，所以我们只能得到一组数量有限的样本数据。而时间序列分析方法恰恰能够在这有限的样本上模拟出准确恰当的数学模型，再通过这个模型获得一定精度的统计特征。尽管这些由模型得出的统计特征并不完全准确，但是十分接近真实结果，同时又能够比得到真实结果节省到大量时间，提供可操作性。时间序列分析的目的主要体现在两个方面，第一个就是获得观测样本序列产生的随机机制，也就是建立数学模型;第二个就是在历史数据的基础上，对观测样本序列未来的可能取值给出预测[1]。        新冠疫情下国际金融环境风云变换。时间序列分析方法一直是汇率问题研究的有效方法，