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1、<p> 時(shí)間序列分析課程設(shè)計(jì)報(bào)告書(shū)</p><p> 題目:基于時(shí)間序列分析的股票預(yù)測(cè)模型研究</p><p> 院 系 數(shù)理學(xué)院 </p><p> 專(zhuān) 業(yè) 統(tǒng)計(jì)學(xué) </p><p> 班 級(jí)
2、 統(tǒng)計(jì)學(xué)三班 </p><p> 學(xué) 號(hào) </p><p> 姓 名 </p><p> 指導(dǎo)教師 </p
3、><p> 基于時(shí)間序列分析的股票預(yù)測(cè)模型研究</p><p><b> 摘要</b></p><p> 在現(xiàn)代金融浪潮的推動(dòng)下,越來(lái)越多的人加入到股市,進(jìn)行投資行為,以期得到豐厚的回報(bào),這極大促進(jìn)了股票市場(chǎng)的繁榮。而在這種投資行為的背后,越來(lái)越多的投資者逐漸意識(shí)到股市預(yù)測(cè)的重要性。所謂股票預(yù)測(cè)是指:根據(jù)股票現(xiàn)在行情的發(fā)展情況地對(duì)未來(lái)股市發(fā)展
4、方向以及漲跌程度的預(yù)測(cè)行為。這種預(yù)測(cè)行為只是基于假定的因素為既定的前提條件為基礎(chǔ)的。但是在股票市場(chǎng)中,行情的變化與國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、法律法規(guī)的制定、公司的運(yùn)營(yíng)、股民的信心等等都有關(guān)聯(lián),因此所謂的預(yù)測(cè)難于準(zhǔn)確預(yù)計(jì)。即使是證券分析師的預(yù)測(cè)也只能作為股民入市操作的一般參考意見(jiàn)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)因?yàn)榻邮艿皆S多偶然因素的影響,會(huì)常常表現(xiàn)出隨機(jī)性,在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱(chēng)之為序列的依賴(lài)關(guān)系。 時(shí)間序列分析是經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域研究的重要工具之一,它描述歷史數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化
5、的規(guī)律,并用于預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。在股票市場(chǎng)上,時(shí)間序列預(yù)測(cè)法常用于對(duì)股票價(jià)格趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),為投資者和股票市場(chǎng)管理管理方提供決策依據(jù)。 本文主要介紹了時(shí)間序列分析方法的概念,性質(zhì),特點(diǎn)以及時(shí)間序列模型,包括建模時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的預(yù)處理、模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)、模型優(yōu)化以及模型預(yù)測(cè)等。并根據(jù)道瓊斯指數(shù)對(duì)收盤(pán)價(jià)進(jìn)行短期預(yù)測(cè),</p><p> 關(guān)鍵詞:股票,預(yù)測(cè),時(shí)間序列分析,AR(1 )模型</p>
6、<p><b> ABSTRACT </b></p><p> In the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly pro
7、moted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the st
8、ock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and </p><p> Keywords: stock, predict, time series analysis, AR(1) model</p><
9、;p><b> 目錄</b></p><p><b> 引言</b></p><p><b> 1.1研究背景</b></p><p><b> 1.2研究意義</b></p><p><b> 1.3選題依據(jù)</b>
10、</p><p> 基于時(shí)間序列分析的股票預(yù)測(cè)模型</p><p><b> 的實(shí)例分析</b></p><p><b> 2.1繪制時(shí)序圖</b></p><p><b> 2.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)</b></p><p><b> 2.3
11、純隨機(jī)性檢驗(yàn)</b></p><p> 2.4模型的識(shí)別與擬合</p><p><b> 2.5模型的檢驗(yàn)</b></p><p><b> 2.6序列預(yù)測(cè)</b></p><p><b> 引言</b></p><p> 股票是股
12、份公司(包括有限公司和無(wú)限公司)在籌集資本時(shí)向出資人發(fā)行的股份憑證,代表著其持有者(即股東)對(duì)股份公司的所有權(quán)。這種所有權(quán)是一種綜合權(quán)利,如參加股東大會(huì)、投票表決、參與公司的重大決策、收取股息或分享紅利等。每個(gè)股東所擁有的公司所有權(quán)份額的大小,取決于其持有的股票數(shù)量占公司總股本的比重。股票一般可以通過(guò)買(mǎi)賣(mài)方式有償轉(zhuǎn)讓?zhuān)蓶|能通過(guò)股票轉(zhuǎn)讓收回其投資,但不能要求公司返還其出資。股東與公司之間的關(guān)系不是債權(quán)債務(wù)</p><
13、p> 關(guān)系。股東是公司的所有者,以其出資額為限對(duì)公司負(fù)有限責(zé)任,承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),分享收益。股票的特點(diǎn):(1)不可償還性;(2)參與性;(3)收益性;(4)流通性;(5)價(jià)格波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)性。 </p><p> 股票市場(chǎng)是已經(jīng)發(fā)行的股票按時(shí)價(jià)進(jìn)行轉(zhuǎn)讓、買(mǎi)賣(mài)和流通的市場(chǎng),包括交易所市場(chǎng)和場(chǎng)外交易市場(chǎng)兩部分。由于它是建立在發(fā)行市場(chǎng)基礎(chǔ)上的,因此又稱(chēng)作二級(jí)市場(chǎng)。相比而言,股票流通市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)和交易活動(dòng)比發(fā)行市場(chǎng)更為復(fù)雜
14、,其作用和影響也更大。自從股票市場(chǎng)出現(xiàn)之后,一些投資者就積極研究其發(fā)展規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì),并希望從中獲得巨大的經(jīng)濟(jì)利益。 </p><p><b> 1.1研究背景</b></p><p> 股票市場(chǎng)與國(guó)家的經(jīng)濟(jì)緊密相連,是金融市場(chǎng)的重要組成部分,經(jīng)濟(jì)學(xué)家將其稱(chēng)為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的晴雨表,可見(jiàn)股票市場(chǎng)的變化時(shí)刻反映國(guó)家的經(jīng)濟(jì)狀況。但是從某種角度看,它是缺乏統(tǒng)一的秩序的,即沒(méi)有
15、一定的規(guī)律性。盡管人類(lèi)創(chuàng)造了股票,但是卻不了解它的運(yùn)行規(guī)律。自從股票市場(chǎng)產(chǎn)生以來(lái),不計(jì)其數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家和數(shù)學(xué)家親盡全力試圖去研究它,并創(chuàng)造出了許多的股票模型,以求了解它的發(fā)展規(guī)律。 股票價(jià)格的預(yù)測(cè)技術(shù)歷史悠久,近年來(lái)有越來(lái)越多的學(xué)者假如到這個(gè)行列,所以又出現(xiàn)了很多的新方法與新理論。盡管有很多的理論與技術(shù)出現(xiàn),但總的來(lái)說(shuō),分為基本分析理論和技術(shù)分析理論兩大類(lèi)?;痉治鍪歉鶕?jù)股票的的供求關(guān)系來(lái)研究股票的價(jià)格走勢(shì),預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展規(guī)律。技術(shù)
16、分析是通過(guò)對(duì)股票 的技術(shù)指標(biāo),將各個(gè)屬性量化,研究其發(fā)展趨勢(shì)。</p><p> 基本分析的宗旨是對(duì)于現(xiàn)行的股票的價(jià)格是否合理作出假設(shè)并由此描述出長(zhǎng)期的發(fā)展趨勢(shì),而技術(shù)分析對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)是為了把握時(shí)間上的合理度,即分析投資者何時(shí)可以買(mǎi)進(jìn)何時(shí)可以賣(mài)出,為投資者提供決策分析。 </p><p> 近些年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用,人們對(duì)于股票分析的理論與技術(shù)的研究提高到更深的層面;呈現(xiàn)出多種
17、理論與技術(shù)方法交叉的趨勢(shì),出現(xiàn)了跨學(xué)科、跨層次的研究,像近些年來(lái)出現(xiàn)的模糊數(shù)學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和信息算法等各種預(yù)測(cè)分析理論的融合技術(shù)。</p><p><b> 1.2研究意義</b></p><p> 金融市場(chǎng)中最讓人著迷的問(wèn)題就是研究證券的規(guī)律,包括證券價(jià)格的定價(jià)方法,證券價(jià)格的內(nèi)在規(guī)律以及價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)等。所以說(shuō),不管是經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的專(zhuān)家學(xué)者或
18、者數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域的佼佼者都報(bào)著極大的興趣,試圖通過(guò)各種研究方法來(lái)揭示證券價(jià)格的內(nèi)在規(guī)律。 </p><p> 美國(guó)有最發(fā)達(dá)的股票市場(chǎng),大規(guī)模,多層次,以機(jī)構(gòu)投資者為主,與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān),以及監(jiān)管?chē)?yán)格,投機(jī)性小等特點(diǎn)?;谝陨鲜袌?chǎng)成熟性的特點(diǎn),并且由于時(shí)間序列分析在研究金融市場(chǎng)的一些顯著優(yōu)勢(shì),使得我們利用此理論預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)有了非常大的必要。而相對(duì)于美國(guó)發(fā)達(dá)的股票市場(chǎng)和嚴(yán)格的監(jiān)管制度,我國(guó)的證券市場(chǎng)還不
19、成熟,所以時(shí)間序列分析理論對(duì)分析研究我國(guó)金融市場(chǎng)就顯得更加重要。</p><p><b> 1.3選題依據(jù)</b></p><p> 本文之所以采用時(shí)間序列的分析方法,其考慮有以下幾點(diǎn),時(shí)間序列分析理論的模型比較多,其中的模型不但可以描述平穩(wěn)時(shí)間序列也可以描述非平穩(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
20、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(lèi)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。 </p><p><b> 實(shí)例分析</b></p><p> 浙江廣廈近期收盤(pán)價(jià)原始數(shù)據(jù)部分截圖<
21、;/p><p> 2.1繪制浙江廣廈收盤(pán)價(jià)的時(shí)間序列圖</p><p> 在Eviews軟件中打開(kāi)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)</p><p> 給序列命名為settlement</p><p><b> \</b></p><p> 點(diǎn)擊ok繪出的時(shí)序圖如下</p><p> 時(shí)序圖
22、分析:由以上時(shí)間序列圖可以看出,該序列值始終圍繞著一個(gè)固定值3.5上下波動(dòng),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)。</p><p><b> 2.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)</b></p><p> 使用單位根檢驗(yàn)法點(diǎn)擊view -unit toot test</p><p> 結(jié)果分析:由以上結(jié)果可以看出,t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值
23、為0.0063,小于0.05,所以拒絕原假設(shè),即該序列是平穩(wěn)的。</p><p><b> 2.3純隨機(jī)性檢驗(yàn)</b></p><p> 點(diǎn)擊quick-series statiseics -correlogram</p><p> 在窗口輸入序列名稱(chēng)如圖</p><p> 點(diǎn)擊OK,結(jié)果如下:</p>
24、;<p> 結(jié)果分析:由最后一列的p值,可以看出延遲6階、12階、18階Q-統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值都小于0.05,所以該序列為非純隨機(jī)性序列,可以繼續(xù)研究。</p><p> 2.4模型的識(shí)別及擬合</p><p><b> 1、模型的識(shí)別:</b></p><p> 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,
25、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。</p><p> 2、模型的擬合及參數(shù)檢驗(yàn)</p><p> 依次點(diǎn)擊Quick----Estimate Equation,然后輸入</p><p> settlement c ar(1)。如下圖:</p><p><b> 點(diǎn)擊確定后結(jié)果如下</b>
26、</p><p> 結(jié)果分析:由以上結(jié)果,t-統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值全都小于0.05,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。</p><p> 2.5模型的檢驗(yàn)(白噪化檢驗(yàn))</p><p> 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</p>
27、<p><b> 點(diǎn)擊ok,結(jié)果如圖</b></p><p> 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,發(fā)現(xiàn)所有的p值都大于0.05,所以殘差是白噪化的,即該模型的擬合是顯著地。</p><p><b> 2.6序列預(yù)測(cè)</b></p><p> 1、首先進(jìn)行自變量的擴(kuò)
28、展,在主程序中輸入:expand 1 210.</p><p> 把預(yù)測(cè)區(qū)間改為205 210,如下圖所示:</p><p><b> OK后結(jié)果如下</b></p><p> 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</p><p> 為對(duì)比看,把settlement序列與settlem
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