| （一）研究背景 近几年，随着衍生品交易品种和交易量的扩大，现代金融市场不仅变得更复杂，同时金融机构也变得五花八门。这样活跃的金融市场虽然给予了人们很多便利,但也无法避免的会伴随一系列风险问题。在进行金融市场的大量数据分析处理中，随着现代科技的发展以及技术的逐步完善，实现了将结果更直观、简单化的呈现在大众视野中，其中时间序列分析方法（简称时序分析）就是其中比较重要的动态数据处理的统计方法。它在随机过程理论和数理统计学的基础上,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。
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2. 研究内容和预期目标 | 2．本课题主要研究内容和预期目标 | | （一）主要研究内容 本文通过建立ARMA和GARCH两个模型，对数据进行分析比较，再利用统计学知识检验其有效性，并对其进行改进，得到最终模型。具体包括如下五个部分：
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3. 研究的方法与步骤 | 3．本课题拟采用的研究方法、步骤 | | （一）研究方法 1、利用建立的两个模型对经过初步处理的数据进行预测分析；
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4. 参考文献 | 4．本课题主要参考文献 | | [1]易丹辉,王燕.应用时间序列分析（第五版）[M]..北京:中国人民大学出版社，2019. [2]包思,郑伟安,周瑜.基于MACD的平稳技术指标在高频交易中的应用[J].华东师范大学学报(自然科学版),2013(05):152-160.
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5. 计划与进度安排 | 5．本课题的具体进度安排（包括序号、起迄日期、工作内容） | | 1、2月21日-2月25日，下达毕业论文任务书，布置论文工作要求； 2、2月21日-3月6日，学生完成开题报告，指导教师审定学生论文开题报告。
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