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文档摘要

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时间序列模型统计推断及其应用：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，时间序列数据广泛存在于金融、经济、气象、医疗等众多领域，对这些数据的深入分析与准确预测至关重要。时间序列模型作为处理时间序列数据的有力工具，能够挖掘数据中的潜在规律和趋势，为各领域的决策提供科学依据。

在金融领域，时间序列模型在资产价格预测、风险评估和投资组合优化等方面发挥着关键作用。股票市场的价格波动复杂多变，通过建立合适的时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARMA）及其扩展模型自回归积分移动平均模型（ARIMA），可以对股票价格走势进行建模和预测，帮助投资者把握市场动态，制定合理的投