時間序列分析課程設計報告--基于時間序列分析的股票預測模型研究(參考版)
2025-01-21 22:38本頁面
【正文】 。具體操作如圖所示 點擊ok,結果如圖 結果分析：由上面殘差的自相關和偏自相關圖，看最后列的Q統(tǒng)計量對應的p值，所以殘差是白噪化的，即該模型的擬合是顯著地。所以該模型為AR(1)模型。 模型的擬合及參數(shù)檢驗 依次點擊QuickEstimate Equation，然后輸入settlement c ar(1)。點擊quickseries statiseics correlogram在窗口輸入序列名稱如圖 點擊OK，結果如下：結果分析：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性序列，可以繼續(xù)研究。 實例分析浙江廣廈近期收盤價原始數(shù)據(jù)部分截圖 在Eviews軟件中打開實驗數(shù)據(jù)給序列命名為settlement\點擊ok繪出的時序圖如下時序圖分析：由以上時間序列圖可以看出，所以可以大致認為它是平穩(wěn)的，下面使用單位根檢驗法進行平穩(wěn)性檢驗。 時間系列的分析方法對于股票價格的預測在實際應用中確實有很好的應用價值。而相對于美國發(fā)達的股票市場和嚴格的監(jiān)管制度，我國的證券市場還不成熟，所以時間序列分析理論對分析研究我國金融市場就顯得更加重要。 美國有最發(fā)達的股票市場，大規(guī)模，多層次，以機構投資者為主，與實體經(jīng)濟發(fā)展息息相關，以及監(jiān)管嚴格，投機性小等特點。 金融市場中最讓人著迷的問題就是研究證券的規(guī)律，包括證券價格的定價方法，證券價格的內(nèi)在規(guī)律以及價格的未來走勢等。 基本分析的宗旨是對于現(xiàn)行的股票的價格是否合理作出假設并由此描述出長期的發(fā)展趨勢，而技術分析對于投資者來說是為了把握時間上的合理度，即分析投資者何時可以買進何時可以賣出，為投資者提供決策分析。基本分析是根據(jù)股票的的供求關系來研究股票的價格走勢，預測其發(fā)展趨勢和發(fā)展規(guī)律。 股票價格的預測技術歷史悠久，近年來有越來越多的學者假如到這個行列，所以又出現(xiàn)了很多的新方法與新理論。盡管人類創(chuàng)造了股票，但是卻不了解它的運行規(guī)律。 股票市場與國家的經(jīng)濟緊密相連，是金融市場的重要組成部分，經(jīng)濟學家將其稱為國家經(jīng)濟的晴雨表，可見股票市場的變化時刻反映國家的經(jīng)濟狀況。相比而言，股票流通市場的結構和交易活動比發(fā)行市場更為復雜，其作用和影響也更大。 股票市場是已經(jīng)發(fā)行的股票按時價進行轉(zhuǎn)讓、買賣和流通的市場，包括交易所市場和場外交易市場兩部分。股東是公司的所有者，以其出資額為限對公司負有限責任，承擔風險，
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