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摘要:本文主要通過介紹ARIMA模型及其原理進(jìn)而將其與實(shí)際問題相結(jié)合，分析及預(yù)測(cè)出了招商地產(chǎn)股票價(jià)格，結(jié)果表明ARIMA模型在短期內(nèi)預(yù)測(cè)的誤差較小，但當(dāng)時(shí)間越長(zhǎng)誤差越大。為了減少誤差，可以將總體數(shù)據(jù)分成幾個(gè)短期的樣本數(shù)據(jù)，再根據(jù)樣本數(shù)據(jù)依次對(duì)樣本建立相應(yīng)的模型然后進(jìn)行預(yù)測(cè)。除此之外還可將ARIMA模型與其他模型相結(jié)合，可以發(fā)揮其各自特有的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行模型的預(yù)測(cè)，這在一定程度上能減小誤差。在利用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上還可與股票的基本面相結(jié)合進(jìn)行分析，這樣才能更加準(zhǔn)確的把握該股票。
關(guān)鍵詞：ARIMA模型 股票價(jià)格預(yù)測(cè) EVIEWS軟件
目錄 摘要 Abstract 引言1 1 國(guó)內(nèi)外研究狀況-2 1.1 ARIMA模型概況-2 1.2 ARIMA模型的應(yīng)用概況-2 1.3 運(yùn)用ARIMA模型進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)相關(guān)研究-3 2 ARIMA模型-5 2.1 ARIMA模型的過程介紹-5 2.1.1 自回歸（AR）過程-5 2.1.1.1 模型形式-5 2.1.1.2 平穩(wěn)條件-6 2.1.2 移動(dòng)平均過程MA(q)-6 2.1.2.1 移動(dòng)平均過程的特征-7 2.1.2.2 可逆條件-7 2.1.3 自回歸移動(dòng)平均過程ARMA-7 2.1.3.1 模型形式-7 2.1.3.2 平穩(wěn)條件與可逆條件-8 2.1.3.3 ARMA模型的特征-8 2.2 ARIMA建模步驟-9 2.2.1 模型識(shí)別-9 2.2.1.1 識(shí)別ARIMA模型的工具-9 2.2.2 模型估計(jì)-9 2.2.2.1 矩估計(jì)法-9 2.2.2.2 極大似然估計(jì)法-10 2.2.2.3 最小二乘估計(jì)法-10 2.2.3 模型的診斷檢驗(yàn)-10 2.2.4 模型預(yù)測(cè)-10 3 Eviews軟件簡(jiǎn)介-11 3.1 Eviews軟件的產(chǎn)生及其發(fā)展-11 3.2 Eviews軟件的使用及ARIMA建模實(shí)例-11 4 ARIMA模型在股價(jià)預(yù)測(cè)方面的實(shí)例-16 4.1 招商地產(chǎn)股票數(shù)據(jù)及分析-16 4.2 利用EVIEWS 6.0進(jìn)行ARIMA模型預(yù)測(cè)-17 4.3 結(jié)果分析-21 結(jié)論-23 致謝-24 參考文獻(xiàn)-25 |
