Objective:?為模型擬合準(zhǔn)備時(shí)間序列數(shù)據(jù)，確定趨勢(shì)和對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換。

• 去除異常點(diǎn)
• 識(shí)別多項(xiàng)式和季節(jié)性趨勢(shì)
• 測(cè)試數(shù)據(jù)穩(wěn)定性
• 數(shù)據(jù)穩(wěn)定性處理
• Unit-root 測(cè)試

Objective:?使用診斷工具對(duì)給定的時(shí)間序列選擇合適的 ARIMA 和 GARCH 模型。確定，創(chuàng)建和擬合時(shí)間序列模型。

• 計(jì)算自相關(guān)和部分自相關(guān)
• 使用測(cè)試選擇模型
• 選擇ARIMA 和 GARCH 模型
• 創(chuàng)建和擬合時(shí)序模型

Objective:?計(jì)算和評(píng)估模型，保證模型的正確性，合適性和可靠性。

• 推斷殘差
• 測(cè)試殘差
• 分析模型統(tǒng)計(jì)參數(shù)
• 分析模型組成項(xiàng)的重要性
• 比較模型

Objective:?預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)。使用蒙特卡洛仿真技術(shù)。

• 使用擬合的模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)
• 使用in-sample預(yù)測(cè)以評(píng)估模型恰當(dāng)性
• 使用蒙特卡洛仿真
• 回測(cè)模型