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使用時間序列分析和R中的機器學習預測“銀行部門” BBRI和BBNI的股價

為了解決ytd股票的問題，作者方法茲 這樣論述：

使用時間序列分析和R中的機器學習預測“銀行部門” BBRI和BBNI的股價抽象ARIMA方法是可用於預測變動股票價格的方法。本研究的目的是建立ARIMA模型並預測BBRI和BBNI的股價，並確定哪些股票對投資者更有利可圖。本研究使用BBRI和BBNI股票價格數據。使用的數據是從Yahoo Finance從2019年1月1日至2019年12月31日的輔助數據。結果是ARIMA模型，股價為ARIMA（0,1,0）。這些結果使用r studio軟件中的auto.arima函數。並將研究結果與原始數據進行比較，發現BBRI股票更易於投資，因為年初至今（YTD）比BBNI好。關鍵字：ARIMA方法，B

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