時(shí)間序列分析課程設(shè)計(jì)報(bào)告--基于時(shí)間序列分析的股票預(yù)測(cè)模型研究-資料下載頁(yè)
2025-01-18 22:38本頁(yè)面
【正文】 平穩(wěn)序列，可選擇性較強(qiáng)；第二，擬合的精度也比較高，它把擬合模型產(chǎn)生的誤差也計(jì)算入內(nèi)；第三，模型很好地反映了序列值之間的關(guān)系。 時(shí)間系列的分析方法對(duì)于股票價(jià)格的預(yù)測(cè)在實(shí)際應(yīng)用中確實(shí)有很好的應(yīng)用價(jià)值。采用各類時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)模型的主要目的就是較大限度地綜合利用股票的歷史 數(shù)據(jù)信息，盡可能提高預(yù)測(cè)精度，尤其在經(jīng)濟(jì)、管理和統(tǒng)計(jì)研究領(lǐng)域，已成為改進(jìn)和提高預(yù)報(bào)精度的重要途徑。 實(shí)例分析浙江廣廈近期收盤價(jià)原始數(shù)據(jù)部分截圖 在Eviews軟件中打開(kāi)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)給序列命名為settlement\點(diǎn)擊ok繪出的時(shí)序圖如下時(shí)序圖分析：由以上時(shí)間序列圖可以看出，所以可以大致認(rèn)為它是平穩(wěn)的，下面使用單位根檢驗(yàn)法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。 使用單位根檢驗(yàn)法點(diǎn)擊view unit toot test結(jié)果分析：由以上結(jié)果可以看出，，所以拒絕原假設(shè)，即該序列是平穩(wěn)的。點(diǎn)擊quickseries statiseics correlogram在窗口輸入序列名稱如圖 點(diǎn)擊OK，結(jié)果如下：結(jié)果分析：由最后一列的p值，可以看出延遲6階、12階、所以該序列為非純隨機(jī)性序列，可以繼續(xù)研究。模型的識(shí)別：由以上的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖可以看出，該序列的自相關(guān)系數(shù)拖尾，而偏自相關(guān)系數(shù)1階截尾，所以應(yīng)該用AR(1)模型來(lái)進(jìn)行擬合。 模型的擬合及參數(shù)檢驗(yàn) 依次點(diǎn)擊QuickEstimate Equation，然后輸入settlement c ar(1)。如下圖：點(diǎn)擊確定后結(jié)果如下結(jié)果分析：由以上結(jié)果，所以拒絕原假設(shè)，參數(shù)都是顯著地，該AR(1)模型較好的擬合了數(shù)據(jù)。所以該模型為AR(1)模型。（白噪化檢驗(yàn)） 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪遣皇秋@著，主要就是檢驗(yàn)殘差是不是純隨機(jī)性的，下面對(duì)殘差進(jìn)行白噪化檢驗(yàn)。具體操作如圖所示 點(diǎn)擊ok,結(jié)果如圖 結(jié)果分析：由上面殘差的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖，看最后列的Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值，所以殘差是白噪化的，即該模型的擬合是顯著地。 首先進(jìn)行自變量的擴(kuò)展，在主程序中輸入：expand 1 210. 把預(yù)測(cè)區(qū)間改為205 210，如下圖所示：OK后結(jié)果如下然后再打開(kāi)settlementf序列，可以看到預(yù)測(cè)的6個(gè)數(shù)據(jù)如下為對(duì)比看，把settlement序列與settlementf序列作為一組打開(kāi)，并繪成圖。
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