《基于R语言时间序列分析的中国医疗保健行业预测框架》为作者：聂红隆最新的研究成果，本论文的主要观点为为准确预测股票市场价格，设计高效、稳健的算法是时间序列分析和预测领域中最令人兴奋的挑战之一。随着复杂算法的飞速发展和演进以及快速计算平台的出现，人们可以有效且高效地提取、存储、处理和分析内容多样的大量股票市场数据。在云上并行架构上能够快速执行的复杂算法的可用性，使得实现更高精度的预测结果并同时减少计算所需的时间成为可能。本文利用中国医疗保健行业2010年1月至2019年6月的时间序列数据，演示时间序列的分解方法，揭示分解结果如何为我们提供有关时间序列所表现的行为和属性的有用见解。接着，在时间序列结构分析的基础上，提出了六种不同的时间序列指数预测方法，并对预测方法的性能表现提供了多样化的结果，以证明其有效性。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。