15种金融时间序列预测方法总结

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时间序列预测方法常见的包括单变量预测、多变量预测，以及混合模型预测方法。 单变量预测方法 包括自回归移动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型、随机森林和深度学习模型等。 多变量预测方法 包括向量自回归模型（VAR）、协整模型和多变量深度学习模型等。 混合模型预测方法 是将多个预测模型的结果结合起来，以得到更好的预测结果。例如CNN-BiLSTM-AM，CNN-BiLSTM-Attention，LSTM-ARO，将ARIMA模型的预测结果与深度学习模型的预测结果结合起来。 我精选了 时序预测方向 140余篇论文： SCI一区期刊论文70余篇➕KDD、NeurIPS、IJCAI、AAAI顶会论文50余篇➕经典必读论文26篇➕15种时间序列预测方法及代码，让大家不再大海捞针找论文！ 扫码免费领取论文资料⬇️ （下滑还有更多福利） 金融数据中最关心的除了资产价格、收益率，就是资产波动率。在金融时间 ………………………………