标题：改进的时间序列模型在上证综指预测中的应用与研究
作者：李运田 吴琼；黄金凤
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海 200072；东南大学仪器科学与工程学院，江苏 南京210096
关键字：上证综指，ARIMA，GARCH，LSSVM，R语言
摘要：上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势，对上证综指的分析与研究可以帮助我们了解上证的经济市场。就2012年以来的上证综指进行分析研究，提出一种自回归移动平均模型（ARIMA）与广义自回归条件异方差模型（GARCH）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的组合模型来对上证综指进行预测，取得了良好的预测效果。在设计的过程中，我们利用R语言进行处理，R语言是一款免费的优秀的数据处理软件。