1、“.....本文利用软件对上证综指和深证成指进行如下分析根据上证指数收盘价高度微观上，股票跌宕起伏的变化与人们的日常生活包括幸福指数，经济状况越来越密切相关，据不完全统计，股市萎靡不振时，人们的幸福指数低且购买欲望低，内需减少，这足以说明股票市场对我国国民的影响力之大。合理正确的利用非平稳时间序列分析方法预测金融市场走势无论对国家基于软件的金融时间序列的预测分析论文原稿和季节性特征建立包含季节因素的模型，该模型较准确地描述和预测收盘价，实用性较强对比剖析了上证综指和深证成指的收益率变动情况，针对其统计特性建立了相应的模型......”。

2、“.....簇集性，相关性等特征，模型拟合结果准确率较高。关收盘价的走势和动态可用来预测未来的证券交易行情，投资者般利用收盘价作为其投资的重要参考指标。影响收盘价变动的因素较多，收盘价的序列般非平稳且具有种趋势性，可采用理论模型对其进行拟合预测。案例预测年月底的收盘价。数据采用的是年月日也即我国加入世界经型适应性。般地，若模型被正确识别，则残差序列独立同正态分布。残差的正态性检验通过图检验。事实上，独立同分布序列的非零阶滞后的样本自相关系数也往往呈现独立零均值，方差为正态分布，基于收益率数据不相关前提......”。

3、“.....两市阶统计量的检验结果都表明收益率序列具有显著的条件异方差性。拟合模型对上证综指和深证成指的收益率时间序列进行模型拟合，得到参数显著，分别为，并且给出了模型残差序列的和峰度系数，建立统计量对大样本进行渐近检验。统计量可知上证综指深成指检验的值均很小，拒绝原假设，认为样本不符合正态分布。自相关检验自相关图中能够看出时间序列相隔单位时期的观测值之间的相关关系。如果时间序列各个观测值之间没有相关性，那么自相关函数数，建立统计量对大样本进行渐近检验。统计量可知上证综指深成指检验的值均很小，拒绝原假设，认为样本不符合正态分布......”。

4、“.....如果时间序列各个观测值之间没有相关性，那么自相关函数图位于标的模型可表示如下同理可得深证成指收益率时间序列的模型为模型诊断残差分析可诊断模型适应性。般地，若模型被正确识别，则残差序列独立同正态分布。残差的正态性检验通过图检验。事实上，独立同分布序列的非零阶滞后的样本自相关系数也往往呈现独立零均值，方差为正态分布组织到年月每底的收盘价格，共个收盘价数据，利用这些数据进行建模分析。异方差性的检验对两个指数的收益率序列计算拉格朗日乘子统计量，两市阶统计量的检验结果都表明收益率序列具有显著的条件异方差性......”。

5、“.....对上证综指和深成指收益率及平方序列的自相关图进行分析两指数的收益率序列不存在明显的相关性，收益率的平方序列却存在着直到阶的自相关性，这说明两指数的收益率序列均存在效应。基于软件的金融时间序列的预测分析论文原稿。时期内，而其余时期波动幅度都比较小。相关性对比两方差序列图，可见在同时期内，两图波动幅度往往相似。即其中个指数的方差波动总是紧随着另个指数的上升而上升，下降而下降。正态性检验统计量可用来检验组数据是否符合正态分布的统计量......”。

6、“.....基于季节性的模型的上证指数收盘价的研究指数收盘价指数是在交易所日内最后笔交易的成交价格，若当天没有成交，那么收盘价将采用最邻近的次交易价格。因而可作为当日行情的参考指标，收盘价准差的倍之间。对上证综指和深成指收益率及平方序列的自相关图进行分析两指数的收益率序列不存在明显的相关性，收益率的平方序列却存在着直到阶的自相关性，这说明两指数的收益率序列均存在效应。簇集性两指数的方差序列均具有明显的簇集性特征，即波动幅度大的往往在，基于收益率数据不相关前提，相同阶数的模型生成的残差也是独立同正态分布的，因而上述模型被正确识别......”。

7、“.....正态性检验统计量可用来检验组数据是否符合正态分布的统计量，通过计算偏度系数和峰度系间序列进行模型拟合，得到参数显著，分别为，并且给出了模型残差序列的检验结果，值为，接受残差序列服从正态分布的原假设，同样残差平方的序列检验值，接受残差平方序列服从正态分布的原假设。说明模型拟合较优。所以，上证综指收益率时间序列的走势和动态可用来预测未来的证券交易行情，投资者般利用收盘价作为其投资的重要参考指标。影响收盘价变动的因素较多，收盘价的序列般非平稳且具有种趋势性，可采用理论模型对其进行拟合预测。案例预测年月底的收盘价......”。

8、“.....股票跌宕起伏的变化与人们的日常生活包括幸福指数，经济状况越来越密切相关，据不完全统计，股市萎靡不振时，人们的幸福指数低且购买欲望低，内需减少，这足以说明股票市场对我国国民的影响力之大。合理正确的利用非平稳时间序列分析方法预测的变动情况及其非平稳性和季节性特征建立包含季节因素的模型，该模型较准确地描述和预测收盘价，实用性较强对比剖析了上证综指和深证成指的收益率变动情况，针对其统计特性建立了相应的模型，得出了两指数收益率波动有时变性，簇集性，相关性等特征，模型经济管控还是对个人经济状况的改善都具有指导意义......”。

9、“.....年月份的月底收盘价较同年月份会有所下降。基于模型的沪深股市风险的波动性分析在金融领域中，金融资产的条件方差通常具有异方差性，其波动的幅度通常也可作为度量资产风险的种重要工具。如股票键词时间序列分析股票波动预测模型模型宏观上，随着经济全球化的社会大背景趋势逐渐加强，股票由最初影响的局部性逐渐向当下的整体性转变。股票市场作为资本市场的核心，其动荡已不再仅仅影响部分企业的盈亏和部分人群的得失，波及面之广已经达到了空前的济贸易组织到年月每底的收盘价格，共个收盘价数据，利用这些数据进行建模分析。摘要时间序列分析作为股票市场波动预测的重要工具......”。