【文献综述】时间序列预测――在股市预测中的应用

合集下载

时间序列分析在股票预测中的应用

时间序列分析在股票预测中的应用

时间序列分析在股票预测中的应用股票市场一直都是一个被人们关注的话题,投资股票买卖也一直都是一种挑战思维和承受风险的过程。

为了在股票市场取得成功,人们需要使用各种技术分析工具,其中之一就是时间序列分析。

时间序列分析是指使用统计学的方法来分析一段时间内的数据,揭示数据中的规律和趋势。

在股票市场中,时间序列分析可以用来预测股票价格的变化,并帮助投资者做出更好的投资决策。

一、时间序列分析基本概念时间序列分析包含了很多种方法和模型,其中最基本的是ARIMA模型。

ARIMA模型全称是自回归移动平均模型,是一种经典的时间序列分析方法,由自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三个部分组成。

其中,自回归部分是指某一时刻的数据与前一时刻的数据之间的关系,差分部分是指对数据序列做差分处理,以消除非平稳性,移动平均部分则是指某一时刻的数据跟前一时刻的误差之间的关系。

ARIMA模型的使用需要考虑到数据的平稳性,通常需要进行模型拟合、参数估计和模型检验。

二、时间序列分析在股票价格预测中的应用1. 股票价格的趋势与季节性分析股票价格的趋势和季节性分析是时间序列分析的基础。

这一分析可以帮助投资者揭示出股票价格中的周期性趋势和季节性波动,通过对数据的分析和计算,可以帮助我们判断股票价格未来的发展趋势。

对于周期性趋势,我们需要考虑到过去的历史数据,分析出股票价格中周期性的变化规律,然后根据这一规律来预测未来的走势。

对于季节性波动,我们需要考虑到季节性的影响,比如像圣诞节、春节等特殊节日,以及其他经济、政治等因素的影响。

通过对季节性数据的分析,可以帮助我们预测股票价格的未来波动情况。

2. 股票价格的ARIMA模型预测分析股票价格的ARIMA模型分析是一种非常有效的时间序列分析方法,可以帮助我们预测未来的股票价格走势。

ARIMA模型的建立需要关注到数据的平稳性和数据的相关性,通过对数据进行拟合和参数估计,可以得出模型的参数和拟合度。

时间序列论文——中国股市的时间序列预测

时间序列论文——中国股市的时间序列预测

西南财经大学Southwestern University ofFinance and Economics时间序列分析期末论文论文题目:时间序列分析在中国股市上的运用年级专业:经数10级姓名:朱研天学号:41026103任课老师:林谦2013年10月时间序列分析在中国股市上的运用摘要时间序列在股市上具有以下两个特性:它有具有随机性但又不是完全随机;它非常容易从各种渠道获得。

因此,众多学者以及股票投资者甚至操盘手都希望能从中找出某些规律对股票价格或收益率进行准确预测。

如果能得到一个比较较准确的预测是意义重大的。

时间序列分析方法是近代发展起来的定量预测方法,相比起预测其他事物,它尤其适用于经济时间序列。

因为经济现象涉及的因素较多,关系比较复杂,从而难以用常规的量化模型进行预测分析。

相比于发达国家的市场经济体制,我国股市一方面具有优化资源配置的功能,但区别于成熟的发达国家股市,我国股市同时又具有投机性强,不稳定因素多的特点。

本文采用ARMA 模型对我国股市时间序列进行研究,并对其在分析我国股市时间序列的表现进行评价,得出一些简单的结论,在最后也对预测这件事情本身对于股票的影响进行了一些思考。

关键词中国股市时间序列分析ARMA模型预测目录第一章绪论1.1 题目的研究意义1.2 本文研究的主要内容与思路第二章我国股市时间序列的计量模型2.1 ARMA 模型的一般形式2.2 我国股市时间序列的ARMA 模型2.2.1 样本的选择2.2.2 样本的诊断模型识别2.2.3 模型的定阶及估计结果2.2.4 结果分析与讨论第三章总结与延伸3.1 预测与被预测对象第一章绪论1.1 题目的研究意义金融是国民经济的命脉,它的稳定对国民经济的稳定发展有着重要的作用。

另一方面,从世界各地的金融风波所引起的灾难性后果可以看出,金融市场出现动荡必将造成整个国民经济的波动。

股票市场是金融市场的重要组成部分,因此也与国民经济发展密切相关。

时间序列方法在股票交易中的应用

时间序列方法在股票交易中的应用

时间序列方法在股票交易中的应用股票市场是一个动态变化的金融市场,影响股票价格变动的因素众多且复杂。

为了预测股票价格的未来走势和制定有效的投资策略,金融学家和投资者们开始广泛运用时间序列方法来分析和预测股票市场的走势。

本文将介绍时间序列方法在股票交易中的应用,包括AR模型、MA模型、ARMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。

一、AR模型自回归(AR)模型是时间序列分析中常用的一种方法。

它假设未来的数值与过去的数值存在相关关系,能够通过过去的数据来预测未来的走势。

AR模型可表示为:xt = β0 +β1xt-1 + β2xt-2 + ... + βpxt-p +εt,其中xt表示时间序列的数值,p表示使用过去的几个数据,β表示权重参数,εt表示误差项。

在股票交易中,AR模型可以通过历史股票价格来预测未来股票价格。

金融学家们可以根据过去一段时间内股票价格的变动情况,建立AR模型并进行参数估计,然后利用该模型预测未来股票价格的走势,为投资决策提供参考。

二、MA模型移动平均(MA)模型是另一种常用的时间序列方法。

它假设未来的数值与过去的预测误差有关,能够考虑到不同时间点的影响。

MA模型可表示为:x t = μ + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q,其中xt表示时间序列的数值,μ表示常数项,q表示使用过去的几个预测误差,θ表示权重参数,εt表示误差项。

在股票交易中,MA模型可以通过历史股票价格的预测误差来预测未来股票价格。

金融学家们可以根据过去一段时间内股票价格的预测误差,建立MA模型并进行参数估计,然后利用该模型预测未来股票价格的走势,提供投资决策的参考。

三、ARMA模型自回归移动平均(ARMA)模型是将AR模型和MA模型结合起来的一种方法。

它能够同时考虑过去数据和预测误差对未来数值的影响。

ARMA模型可表示为:xt = μ + β1xt-1 + β2xt-2 + ... + βpxt-p + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q,其中xt表示时间序列的数值,μ表示常数项,p和q分别表示AR模型和MA模型的阶数,β和θ表示权重参数,εt表示误差项。

时间序列分析在股票预测中的应用

时间序列分析在股票预测中的应用

时间序列分析在股票预测中的应用一、概述时间序列分析是通过对历史数据的分析,找出其规律性,进而预测未来数据的一种方法。

在股票市场中,时间序列分析被广泛应用于股票走势的预测和投资决策。

本文将从时间序列的基本概念、时间序列分析的步骤和方法、时间序列模型的选择、时间序列分析在股票预测中的具体应用三个方面阐述时间序列分析在股票预测中的应用。

二、时间序列的基本概念时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测数据,其基本元素包括:时间点、观测值、趋势、周期性和随机性。

时间点是指时间序列中的观测时间,观测值则是相应时间点的数值大小。

趋势是指时间序列中的长期变化方向,可以是上升趋势,下降趋势,也可以是平稳趋势。

周期性是指时间序列中的重复出现的短期波动,比如一个月、一季度或一年内的固定周期。

随机性则是指各时间点的观测值与规律性的偏离程度。

三、时间序列分析的步骤和方法(1)数据收集和预处理时间序列分析的第一步是数据的收集和预处理。

首先要获取相关的历史数据并进行初步筛选。

然后,需要对数据进行清理、平滑和插补等操作,以达到数据平稳,规律性强,消除异常值和季节性影响等目的。

(2)模型拟合和参数估计在选择合适的时间序列模型后,需要拟合所选模型,并对模型中的参数进行估计。

拟合过程中,需要确保拟合效果优良,而估计过程则需要满足参数普适性和稳定性等要求,在保证拟合效果的前提下尽量使用简单的模型。

(3)模型验证和预测模型验证是对拟合结果的检验,需要用历史数据进行验证,并进行模型的拟合效果评估。

预测是基于所选模型和已估计的参数,对未来数据进行预测,并将预测结果反馈到股票投资决策中。

四、时间序列模型的选择时间序列模型选择的基础在于对时间序列中的趋势、季节性和随机性等元素的分析。

经典的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH和GARCH模型、VAR模型和VARMA模型等。

这些模型中,ARIMA模型是最常见的一种,能够比较好地处理线性趋势和季节性;ARCH和GARCH模型则更适用于处理波动率随时间变化的情形;而VAR和VARMA模型则能够处理多个经济变量的相互关系。

利用时间序列分析预测股票价格

利用时间序列分析预测股票价格

利用时间序列分析预测股票价格预测股票价格是股市参与者一直以来的关注焦点之一。

通过利用时间序列分析,我们可以借助过去的股票数据,揭示股票价格的趋势和模式,并进一步预测未来股票价格的走势。

本文将介绍时间序列分析在股票价格预测中的应用,并提供几种常用的时间序列模型以及实际应用案例来支持我们的讨论。

时间序列分析是一种通过观察值随时间变化的模式来分析数据的方法。

对于股票价格预测,我们需要的数据是按时间顺序记录的股票价格。

这些价格可能显示出趋势(如上涨或下跌)、季节性变化或其他周期性模式。

我们将使用这些数据来构建模型,然后使用该模型来预测未来股票价格。

在时间序列分析中,我们将首先检查数据是否呈现趋势或季节性变化。

如果数据具有明显的趋势,我们可以使用移动平均方法或指数平滑方法来去除趋势。

移动平均方法通过计算在一段时间内的平均值来估计趋势。

指数平滑方法则更加关注最近的数据,并使用指数加权平均值来估计趋势。

这些方法都可以有效地消除趋势并揭示数据中的其他模式。

在处理季节性数据时,我们可以使用季节性分解。

这种方法将数据分解成趋势、季节性和残差三个部分。

趋势部分代表长期变化趋势,季节性部分代表短期循环变化,而残差部分则是未被趋势和季节性解释的部分。

通过分析这三个部分,我们可以更好地理解数据中的季节性模式,并使用它们来进行预测。

除了趋势和季节性模式,时间序列数据还可能包含随机波动和自相关结构。

为了捕捉这些特征,我们可以使用自回归移动平均模型(ARMA)或自回归积分移动平均模型(ARIMA)。

这些模型考虑了过去时点的观察值与当前时点观察值之间的关系,并使用这些关系来预测未来的观察值。

除了上述基本模型之外,时间序列分析还包括更复杂的模型,如季节性自回归整合移动平均模型(SARIMA),以及自回归条件异方差模型(ARCH)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)。

这些模型考虑了数据中的非线性、异方差性和不同尺度的波动,并更准确地预测股票价格的变动。

时间序列预测算法在股票市场中的应用效果与收益分析

时间序列预测算法在股票市场中的应用效果与收益分析

时间序列预测算法在股票市场中的应用效果与收益分析随着金融科技的不断发展和日益完善,时间序列预测算法在股票市场中的应用越来越受到投资者和研究人员的关注。

时间序列预测算法通过对历史股票价格和交易数据进行分析,可以预测未来股票价格的走势。

本文将探讨时间序列预测算法在股票市场中的应用效果,并分析其潜在的收益。

首先,时间序列预测算法在股票市场中的应用效果得到了广泛认可。

通过对历史数据的分析,时间序列模型可以识别出股票价格的趋势、周期性和季节性等规律。

这些规律可以帮助投资者更好地理解市场的运行机制和股票价格的变化趋势。

例如,通过分析股票价格的季节性,投资者可以抓住某些特定季节的投资机会,进而获得更高的收益。

其次,时间序列预测算法在股票市场中的应用对投资者的决策具有指导意义。

通过建立合适的预测模型,投资者可以根据模型预测的结果进行投资决策,以期获得更高的收益。

例如,如果模型预测未来某只股票的价格将上涨,投资者可以选择买入该股票;相反,如果模型预测未来股票价格将下跌,投资者可以选择卖出或避开该股票。

通过时间序列预测算法的应用,投资者可以更加科学地制定投资策略,降低投资风险。

此外,时间序列预测算法在股票市场中的应用还可以帮助投资者进行风险管理。

通过对历史数据的分析和预测,投资者可以评估股票价格的波动程度和风险水平。

这些信息可以帮助投资者更好地制定风险控制措施,以减少投资损失。

例如,如果模型预测未来股票价格的波动性较大,投资者可以选择降低投资仓位或采取对冲策略,以减少潜在的风险。

然而,时间序列预测算法在股票市场中的应用也存在一些限制和挑战。

首先,时间序列模型需要大量的历史数据来进行建模和预测。

如果市场数据稀缺或者数据质量不高,将会影响预测模型的准确性和可靠性。

其次,股票市场具有高度复杂性和不确定性,股票价格的变化受多种因素的影响,包括经济、政治、市场情绪等。

时间序列模型难以充分考虑和捕捉这些因素,从而可能导致预测结果的偏差。

时间序列分析在股票预测中的应用研究

时间序列分析在股票预测中的应用研究

时间序列分析在股票预测中的应用研究一、引言时间序列分析(Time Series Analysis)是一种用于研究时间序列数据的统计方法。

股票市场中的价格波动存在着一定的规律,而时间序列分析正可以用来揭示这些规律并进行进一步的预测。

因此,本文旨在探讨时间序列分析在股票预测中的应用,希望能为投资者提供一些有用的参考和指导。

二、时间序列分析的基本概念时间序列数据是指在一段时间内收集到的某一变量的连续测量值组成的序列。

时间序列数据的特征在于,其观测值之间存在着一定的时序关系,即先来的时间点的数值对后来的时间点的数值产生影响。

常见的有以下几种时间序列数据应用:1.周期性时间序列数据:某些变量值会随着时间的推移形成一定的周期性规律,例如季节性商品价格、公司周期性财报等。

2.趋势性时间序列数据:随着时间的推移,某些变量值会呈现出逐渐增长或逐渐减少的趋势,例如房价、通货膨胀值等。

3.随机性时间序列数据:某些变量值难以或者完全没有规律可循,例如大雨天气对于出租车司机的收益影响。

三、时间序列分析的主要方法时间序列分析的主要任务是学习或建立时间序列的模型,并对其进行进一步的预测和分析。

常见的时间序列分析方法包括:1.时间序列图:用于直观展示时间序列数据中的趋势、周期性和季节性等。

2.平稳性检验:检测时间序列数据是否具有平稳性,即是否满足样本统计量的期望、方差和自协方差不随时间变化的性质。

3.自回归模型(AR):用当前时间点的变量值去预测下一个时间点的变量值,具有一定的预测准确性。

4.移动平均模型(MA):用之前若干个时间点的平均值去预测下一个时间点的变量值,可以有效地削除数据中的噪声。

5.自回归移动平均模型(ARMA):结合了AR和MA模型的优点,可以更好地适应各种时间序列数据的分析。

6.自回归积分移动平均模型(ARIMA):相比于ARMA模型,加入了时间序列的积分概念,可用于分析更加复杂的时间序列数据。

四、时间序列分析在股票预测中的应用作为金融市场中的重要组成部分,股票市场的价格波动一直备受投资者的关注。

时间序列预测算法在股票市场中的应用研究

时间序列预测算法在股票市场中的应用研究

时间序列预测算法在股票市场中的应用研究股票市场作为一个信息高度不对称的市场,投资者在做出决策时需要考虑多个因素,如公司业绩、行业走势、政策变化等。

在这个复杂的背景下,利用时间序列预测算法来预测股票市场的走势具有重要意义。

本文将从时间序列预测的概念、方法以及在股票市场中的应用进行探讨。

一、时间序列预测的概念和方法时间序列是指按照时间顺序排列的一系列数据点的集合。

时间序列预测是基于历史数据来预测未来的走势和趋势。

它是一种统计分析方法,可以用来解决很多实际的问题,包括股票市场的预测。

时间序列预测的基本方法有很多,常见的包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

移动平均法是根据一定时间段内的平均值来预测未来的走势,适用于稳定趋势的时间序列。

指数平滑法是通过加权移动平均的方法,赋予近期数据更大的权重,适用于有一定趋势和季节性的时间序列。

ARIMA模型则是根据时间序列的自相关和滞后相关性来构建模型,适用于非平稳时间序列。

二、时间序列预测算法在股票市场中的应用1. 趋势判断:时间序列预测算法可以帮助投资者判断股票市场的趋势,包括上升、下降或者盘整等。

通过对历史数据进行分析和预测,投资者可以更准确地判断未来股票的走势。

2. 短期预测:时间序列预测算法还可以用来进行短期预测,即预测未来几个交易日或几个交易周的股票价格。

这对于日内交易者和短线投资者来说尤为重要,可以帮助他们做出及时的决策。

3. 长期预测:除了短期预测,时间序列预测算法也可以用于长期预测。

通过对长期的股票价格走势进行分析,投资者可以判断出股票市场的长期趋势,从而制定合理的投资策略。

4. 风险控制:时间序列预测算法可以用来控制投资风险。

通过对股票价格的预测,投资者可以及时调整投资组合,以降低风险和损失。

5. 量化交易:时间序列预测算法在股票市场中的应用还包括量化交易。

量化交易是一种基于数学模型和统计分析的交易方法,通过对历史数据进行分析和预测,制定出一套交易策略,并利用计算机程序进行交易操作。

股市预测中的时间序列分析方法研究

股市预测中的时间序列分析方法研究

股市预测中的时间序列分析方法研究股市预测是投资者们经常进行的一项工作。

人们采用各种方法进行预测,而时间序列分析则是其中一种经典的分析方法。

本文将探讨时间序列分析在股市预测中的应用。

什么是时间序列分析时间序列分析是一种用来观测和分析数据中的时间相关性的方法,它是一种基于时间的动态方法。

通俗的说,就是对随时间变化的数据进行统计学分析,并从中得出未来可能的趋势。

时间序列分析的三个重要因素是:趋势、周期性和季节性。

在股市预测中,我们可以将股票价格看作时间序列数据。

我们可以对一段时间内的数据进行统计学分析,得出未来的趋势以及波动的幅度,这样就可以对未来的股票价格进行预测了。

时间序列分析的方法时间序列分析包含几个步骤:数据收集、数据处理、模型建立、模型验证和预测。

数据收集在进行时间序列分析之前,首先需要收集大量的历史数据。

为了确保数据的准确性和可靠性,应该从越长远的历史数据中获取越多的信息。

对于股票市场,我们可以使用股票价格和交易量等指标作为时间序列数据。

数据处理在获得了足够的数据后,需要对数据进行处理,消除数据中的噪音和异常值等因素。

数据处理过程中,需要使用各种图表和统计计算工具来展示数据的趋势和变化。

这里我们常使用的方法是MA(移动平均)、AR(自回归)和ARIMA (ARIMA模型)。

模型建立在数据处理之后,我们需要建立一个模型来描述股票价格随时间变化的规律。

有许多种模型可以用来分析时间序列数据,其中最常用的包括ARMA模型、ARIMA模型、季节性ARIMA模型等。

模型验证在建立了模型之后,需要对模型进行验证验证模型的准确性和可靠性。

主要是通过残差和戴克曼-沃森检验来判断模型的质量。

预测最后,我们利用模型计算未来时间点的股票价格,就可以对未来的股票行情进行预测了。

时间序列分析的优点和局限性时间序列分析是预测股票价格的一种有效方法。

如果模型建立得好,预测准确率可以高达85%以上。

此外,它的计算和分析过程相对简单,便于大众应用。

时间序列分析技术在股票预测中的应用研究

时间序列分析技术在股票预测中的应用研究

时间序列分析技术在股票预测中的应用研究摘要:股票市场中的价格数据具有时间序列的特性,时间序列分析技术被广泛应用于股票预测中。

本文将介绍时间序列分析的一些基本概念和方法,并探讨其在股票预测中的应用。

一、引言股票市场是一个充满不确定性的环境,预测股票价格波动对于投资者来说是至关重要的。

时间序列分析技术是一种用来预测未来数据的统计方法,通过分析数据的趋势和周期性,可以预测股票价格的未来走势。

二、时间序列分析的基本原理时间序列分析是基于时间序列数据的统计分析方法,其基本原理包括趋势分析、季节性分析和周期性分析。

1. 趋势分析趋势分析是指在长期观察中,时间序列数据呈现出的总体上升或下降的趋势。

常用的趋势分析方法包括移动平均法和指数平滑法。

移动平均法通过计算数据的平均值来消除随机波动,从而更好地观察到趋势的变化。

指数平滑法则是通过给予当前数据更多的权重来预测未来的趋势。

2. 季节性分析季节性分析是指在周期性上,时间序列数据呈现出的相似的季节性特征。

常用的季节性分析方法包括季节性指数法和回归分析法。

季节性指数法主要通过计算不同季节的指数来研究股票的季节性波动,从而预测未来的季节性行为。

回归分析法则是通过建立一个数学模型来分析股票价格与季节性因素之间的关系。

3. 周期性分析周期性分析是指在特定周期上,时间序列数据呈现出的规律性周期变化。

常用的周期性分析方法包括周期图法和傅里叶分析法。

周期图法通过绘制时间序列数据的周期图来提取周期性的信息。

傅里叶分析法则是将时间序列数据转化为频率谱来研究其周期性特征。

三、时间序列分析技术在股票预测中的应用时间序列分析技术在股票预测中的应用可以归纳为趋势预测、季节性预测和周期性预测。

1. 趋势预测通过趋势分析技术,可以预测股票价格的长期趋势。

例如,移动平均法可以在消除随机波动的同时,预测股票价格的长期趋势。

指数平滑法则可以通过计算当前价格和历史价格之间的差异来预测未来的趋势走势。

2. 季节性预测季节性分析技术可以预测股票价格的季节性波动。

时间序列分析方法在股票市场预测中的应用

时间序列分析方法在股票市场预测中的应用

时间序列分析方法在股票市场预测中的应用股票市场一直以来是经济领域中的重要组成部分,其变化影响着各行各业的发展。

而随着近年来大数据和人工智能等技术的快速发展,越来越多的关注也被投向了股票市场的预测中。

时间序列分析方法作为其中的重要方法之一,也逐渐成为了投资者在股票市场预测中的必备工具。

一、什么是时间序列分析方法时间序列分析是一种将变量按时间顺序排列,并对其进行统计分析的方法,其目的是为研究人员提供对观察到的时间序列的各种变化趋势、季节性、周期性和不规则变动进行分析和预测的能力。

该方法主要包括时间序列模型、时态作图和预测等子方法。

二、(一)时间序列模型时间序列模型是利用时间序列数据建立的经济统计分析模型。

它揭示了时间序列之间的关系,提供了一种对未来发展趋势的预测方法。

时间序列分析在股票市场预测中的主要应用是基于股票交易的历史数据,通过建立时间序列模型,找到影响股票价格变动的主要因素,以及各种因素之间的相互作用关系,提供基于历史数据的股票价格预测。

对于时间序列模型的选择,不同的模型选择方法可能导致不同的模型,而不同的模型可能会带来与预测精度相关的差异。

目前常用的模型包括移动平均模型(AM)、自回归移动平均模型(ARMA)、自回归条件异方差模型(ARCH)、广义自回归条件异方差模型(GARCH)等。

(二)时态作图时态作图是时间序列分析中对时序变量进行可视化的一种方式,以便从中了解趋势与周期。

时态作图可以提供详细的信息,包括价格和成交量的价格走势图、买入卖出信号、股价和成交量等。

(三)预测时间序列分析中的预测是通过利用时间序列数据建立模型,并利用历史数据对未来的股票价格走势进行预测。

预测是时间序列分析的主要目标之一,对实际投资者而言,其应用意义非常大。

预测技术对投资者来说至关重要,可以帮助他们更好地把握市场。

三、时间序列分析方法在股票市场中的优点和局限(一)时间序列分析方法在股票市场预测中的优点:1. 对不同性质的数据适用性较强2. 利用历史股价的数据,提供更为准确的预测结果3.采用可视化方法表示预测结果,股价走势一目了然(二)时间序列分析方法在股票市场预测中的局限:1. 基于股票历史数据的预测结果是有限的,不一定能够应对未来异常情况2. 基于时间序列分析预测出的结果是基于历史数据所建立的模型,未必能够完全反映市场实际情况3. 时间序列分析方法的精度往往会受到稳定性、精度等因素的影响四、结论时间序列分析方法是一种有效的股票市场预测方法,在实际投资中有着广泛的应用。

【开题报告】时间序列预测――在股市预测中的应用

【开题报告】时间序列预测――在股市预测中的应用

【开题报告】时间序列预测――在股市预测中的应用开题报告信息与计算科学时间序列预测――在股市预测中的应用一、综述本课题国内外研究动态, 说明选题的依据和意义时间序列是一种重要的高维数据类型, 它是由客观对象的某个物理量在不同时间点的采样值按照时间先后次序排列而组成的序列, 在经济管理以及工程领域具有广泛应用. 例如证券市场中股票的交易价格与交易量、外汇市场上的汇率、期货和黄金的交易价格以及各种类型的指数等, 这些数据都形成一个持续不断的时间序列. 利用时间序列数据挖掘, 可以]1[获得数据中蕴含的与时间相关的有用信息, 实现知识的提取.时间序列分析方法最早起源于1927年, 数学家耶尔(Yule)提出建立自回归(AR)模型来预测市场变化的规律, 接着, 在1931年, 另一位数学家瓦尔格(Walker)在AR模型的启发下, 建立了滑动平均(MA)模型和自回归、滑动平均(ARMA)混合模型, 初步奠定了时间序列分析方法的基础, 当时主要应用在经济分析和市场预测领域. 20世纪60年代,时间序列分析理论和方法迈入了一个新的阶段, 伯格(Burg)在分析地震信号时最早提出最大熵谱(MES)估计理论, 后来有人证明AR模型的功率谱估计与最大熵谱估计是等效的, 并称之为现代谱估计. 它克服了用传统的傅里叶功率谱分析(又称经典谱分析)所带来的分辨率不高和频率漏泄严重等固有的缺点, 从而使时间序列分析方法不仅在时间域内得到应用, 而且扩展到频率域内, 得到更加广泛的应用, 特别是在各种工程领域内应用功率谱的概念更加方便和普遍. 到20世纪70年代以后, 随着信号处理技术的发展, 时间序列分析方法不仅在理论上更趋完善, 尤其是在参数估计算法、定阶方法及建模过程等方面都得到了许多改进, 进一步地迈向实用化, 各种时间序列分析软件也不断涌现, 逐渐成为分析随机数据序列不可缺少的有效工具]2[之一.随着时间序列分析方法的日趋成熟, 其应用领域越来越广泛, 主要集中在预报预测领域, 例如气象预报、市场预测、地震预报、人口预测、汛情预报、产量预测, 等等. 另一个应用领域是精密测控, 例如精密仪器测量、精密机械制造、航空航天轨道跟踪和监控,以及遥控遥测、精细化工控制等. 再一个应用领域是安全检测和质量控制. 在工程施工和维修中经常会出现异常险情, 采用仪表监测和时间序列分析方法可以随时发现问题, 及早排除故障, 以保证生产安全和质量要求. 以上仅仅列举了某些应用领域,实际上还有许多应用, 不胜]4,3[枚举.股票市场在中国社会经济生活中起着越来越重要的作用. 截至2006年底, 沪深两市总市值为89403.89亿元, 市值规模上升至全球第10位, 亚洲第3位. 由于中国股票市场在国民经济中的地位和作用不断提高, 无论是从政府宏观决策层面还是从具体投资者微观层面对股票市场价格行为进行深入研究的需求都显得尤为迫切. 股票市场价格行为一是指股票市场价格如何变化, 即价格是上涨还是下跌; 二是指价格变化的波动, 根据资本资产定价模型, 股票风险是决定其价格的重要因素, 在现代财务理论里面也常以波动来代表风险, 并以股票收益的方差或者标准差来度量. 对股票市场价格行为进行研究, 在宏观和微观方面都有重要的现实意义. 从宏观上来看, 政府制定干预市场政策的基础是深刻理解股票市场的行为与波动特征; 从微观上来看, 能影响包括投资者在内的市场参与者的市场投资策略. 研究股票行为的方法或理论多种多样, 而用时间序列预测方法来研究股票的行为是非常合适的, 因为我们可以通过一组股票价格的时间序列观测值来预测未来股票的走向, 从而为我们对控]5[制股票的行为得到理论依据.二、研究的基本内容, 拟解决的主要问题研究的基本内容: 结合时间序列分析技术对时间序列进行数据挖掘,对时间序列数据进行研究解决的主要问题: 1. 分析了时间序列分析技术的方法和特点2. 阐述简单平均移动法, 趋势移动平均法, 加权移动平均法3. 用简单移动平均法做了股票预测三、研究步骤、方法及措施研究步骤:1.查阅相关资料, 做好笔记;2.仔细阅读研究文献资料;3.在老师指导下确定整个论文的思路, 列出论文提纲, 撰写开题报告;4.翻译英文资料;5.开题报告通过后撰写毕业论文;6.上交论文初稿;7.反复修改论文, 修改英文翻译, 撰写文献综述;8.论文定稿.方法、措施: 通过到图书馆、上网等查阅收集资料, 参考相关内容在老师指导下, 归纳整理各类问题四、参考文献[1] 肖冬荣, 王丽娜. 基于ARMA模型的经济非平稳时间序列的预测分析[J]. 武汉理工大学学报: 交通科学与工程版, 2004, 28(1): 33-34.[2] 王达, 荣冈. 时间序列的模式距离[J]. 浙江大学学报(工学版), 2004, 38(7): 5-98.[3] 张军. 基于时间序列相似性的数据挖掘方法研究[D]. 南京: 东南大学, 2006.[4] 周广旭. 一种新的时间序列分析算法及其在股票预测中的应用[J]. 计算机应用,2005, 25(9): 2179-2181, 2184.[5] 王达,荣冈. 时间序列的模式距离[J]. 浙江大学学报(工学版), 2004, 38(7): 795-798.[6] Dong Xiaoli,Gu Chengkui,Wang Zhengou.Research on shape-based time seriessimilaritymeasure [J]. Dianzi Yu Xinxi Xuebao, 2007, 29(5): 1228-1231.。

时间序列预测模型在股票市场中的应用方法研究

时间序列预测模型在股票市场中的应用方法研究

时间序列预测模型在股票市场中的应用方法研究在股票市场中,预测未来股价的变动一直是投资者关注的重要问题。

随着技术的不断发展,时间序列预测模型成为了股票市场中应用广泛的分析工具之一。

本文将探讨时间序列预测模型在股票市场中的应用方法,包括传统的时间序列分析方法以及机器学习方法。

一、传统的时间序列分析方法1. ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的经典模型。

它基于时间序列的历史数据进行拟合,并给出未来的预测值。

ARIMA模型的原理是将时间序列数据转化为平稳序列,然后通过自回归模型和滑动平均模型进行拟合和预测。

ARIMA 模型适用于多种类型的时间序列数据,比如稳定的和非稳定的时间序列。

2. GARCH模型GARCH模型是一种用于描述时间序列波动的模型。

在股票市场中,波动是常见的现象,投资者对未来波动的预测十分重要。

GARCH模型可以根据历史数据的波动性来预测未来的波动,并给出相应的风险评估。

GARCH模型的核心思想是根据过去的波动及其对未来的影响进行建模,通过参数估计来预测未来波动的大小。

3. 时间序列分解时间序列分解是一种将时间序列分解为不同成分的方法,包括趋势、季节性和随机成分。

在股票市场中,分解时间序列可以帮助投资者识别股票价格变化的趋势和季节性波动,从而做出更准确的预测。

常用的时间序列分解方法包括经典分解方法和X-11分解方法。

二、机器学习方法1. 神经网络神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和运行方式的计算模型。

在股票市场中,神经网络可以通过学习历史数据的模式和规律,预测未来股价的走势。

通过输入历史数据来训练神经网络模型,并利用训练好的模型进行未来股价的预测。

神经网络模型的优点是可以处理非线性、非平稳和高维度的数据,但也需要大量的训练数据和计算资源。

2. 支持向量回归支持向量回归是一种利用支持向量机拟合回归问题的方法。

它通过在高维空间中构建最佳超平面来预测未来股价的变动。

支持向量回归适用于具有非线性关系的数据,并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。

时间序列分析在上证综合指数预测中应用

时间序列分析在上证综合指数预测中应用

时间序列分析在上证综合指数预测中应用(经济统计学数学与信息管理系东华理工大学长江学院)摘要上证综指即“上证综合指数”(上海证券综合指数),英文是:Shanghai (securities)composite index. 通常简称:“Shanghai composite index”(上证综指)。

“上海证券综合指数”它是上海证券交易所编制的,以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围,以发行量为权数综合。

上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势。

上证综指,以反映这批股票的市场走势,为投资者提供新的投资尺标。

对其进行深入研究具有非常重要的意义。

股票价格涉及很多不确定因素,且各个因素之间的相关关系错综复杂, 因此要从理论上彻底弄清楚股市的变化机理十分困难。

然而股市是一个运动的、特殊的系统, 它必然存在着规律。

以上证综合指数为例,利用EVIEWS软件分别对其开盘价格、收盘价格和交易数量建立ARMA模型,提出了价格序列的一步向前静态预测方法,用于序列的建模及短期预测,希望为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考。

文中准备使用时间序列ARMA模型对上证综合指数进行定量分析,以1991年7月31日到2011年6月30日的上证综合指数开盘价格、收盘价格、交易数量为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和ARMA p q模型,并对模型检验证模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了(),明有效后,对未来数据进行了短期预测。

ARMA p q模型;关键词上证综合指数;时间序列;(),1 引言股票价格的形成及波动不仅受制于各种经济、政治因素,而且受投资心理和交易技术等的影响。

股票价格的影响因素很多,股票随业绩调整是股市不变的原则。

但事实上,股票价格不仅与上市公司企业内部财务状况有着密切的相关关系,还与整个股票市场状况乃至整体经济运行状况有关。

上证综合指数则是集中了有代表性的多种股票的研究,基本认为其反映了中国股市的高低,个别公司股票价格的异常反应对大盘指数的影响则是有限的。

时间序列分析方法在股票中的应用

时间序列分析方法在股票中的应用

时间序列分析方法在股票中的应用引言:股票市场是一个波动性较高的市场,它受到各种因素的影响,包括经济形势、政治局势、公司业绩等。

为了更好地预测和分析股票市场的动态,时间序列分析方法被广泛应用。

本文将探讨时间序列分析方法在股票市场中的应用,包括趋势分析、周期性分析和季节性分析。

一、趋势分析趋势分析是对股票价格长期变化趋势的研究。

它可以帮助投资者预测股票价格的未来走势,并制定相应的投资策略。

趋势分析可以采用移动平均线和趋势线两种方法。

1. 移动平均线移动平均线是一种常用的趋势分析方法。

它通过计算一段时间内的股票价格平均值来平滑价格波动,从而展现出股票价格的趋势。

根据不同的投资周期,可以选择不同的移动平均线,如5日、10日、20日、60日等。

通过观察不同周期的移动平均线的交叉情况,可以判断出趋势的变化。

2. 趋势线趋势线是另一种常用的趋势分析方法。

它通过连接股票价格的高、低点,形成一个趋势线,从而反映出股票价格的总体趋势。

趋势线可以分为上升趋势线、下降趋势线和水平趋势线。

投资者可以根据趋势线的走势来判断股票的涨跌情况,从而做出相应的投资决策。

二、周期性分析周期性分析是对股票价格在一定周期内的波动规律的研究。

它可以帮助投资者发现股票价格的周期性特征,从而把握市场的节奏。

周期性分析可以采用季节调整模型和周期回归模型两种方法。

1. 季节调整模型季节调整模型是一种常用的周期性分析方法。

它可以帮助投资者发现股票价格在一年内的季节性变化规律。

季节调整模型可以通过对历史数据进行分析,找出每个季节的平均股票价格,从而得出季节性指数。

通过观察季节性指数的变化,投资者可以预测未来相同季节的股票价格涨跌情况。

2. 周期回归模型周期回归模型是另一种常用的周期性分析方法。

它可以帮助投资者发现股票价格在较长周期内的波动规律。

周期回归模型可以通过对历史数据进行分析,找出股票价格周期性变化的时间间隔和幅度,从而建立一个回归模型。

通过观察回归模型的变化,投资者可以预测未来股票价格的周期性波动。

时间序列分析技术在股票市场预测中的应用

时间序列分析技术在股票市场预测中的应用

时间序列分析技术在股票市场预测中的应用股票市场的波动性和不确定性使得投资者在做出决策时面临较大的困扰。

因此,对股票市场进行准确的预测成为投资者追求的目标之一。

时间序列分析技术作为一种量化分析方法,在股票市场预测中发挥着重要的作用。

本文将探讨时间序列分析技术在股票市场预测中的应用,并介绍其相关概念和方法。

首先,我们来了解一下时间序列分析的基本概念。

时间序列分析是一种将时间作为自变量研究变量随时间变化规律的统计方法。

在股票市场预测中,时间序列是指股票价格、交易量等重要指标随时间变化呈现的数据序列。

通过对时间序列进行建模和分析,可以揭示出股票市场的规律和趋势,为投资者提供决策参考。

时间序列分析技术在股票市场预测中的应用可以分为两个主要方面:时间序列模型和时间序列指标。

首先是时间序列模型。

时间序列模型是根据过去一段时间的数据预测未来的走势。

其中,最常用的时间序列模型是ARIMA模型。

ARIMA模型是自回归(AR)、滑动平均(MA)和积分(I)三者的组合,它考虑了时间序列数据中的趋势、周期性和随机性。

通过对历史数据进行ARIMA模型的拟合,可以得到未来时间段的预测结果,从而指导投资者的决策。

其次是时间序列指标。

时间序列指标是通过对时间序列数据进行计算和分析得到的,用于判断股票市场走势和预测的指标。

常用的时间序列指标包括移动平均线、相对强弱指标(RSI)、随机指标(KDJ)等。

这些指标通过对历史数据进行计算,可以反映股票的趋势和市场的超买超卖情况,从而为投资者的决策提供参考。

时间序列分析技术在股票市场预测中的应用具有一定的优势。

首先,时间序列分析技术可以充分利用历史数据,通过对已有数据的分析和建模,揭示出市场的规律和趋势。

其次,时间序列分析技术可以帮助投资者及时发现市场的非线性关系和周期性波动,提高预测的准确性。

再次,时间序列分析技术可以帮助投资者制定合理的投资策略,减少投资风险,提高收益。

然而,时间序列分析技术在股票市场预测中也存在一些限制。

时间序列分析方法在我国股市预测中的运用

时间序列分析方法在我国股市预测中的运用
This paper introduces the concepts of time series analysis, then presents three time series econometric model, and finally introduces another time series forecasting model - neural network model, for neural network model can fit any nonlinear curve. The idea is predictability in a given sample through the data for a given machine training and establish a relationship between output and input functions. This paper will chose individual equities of
签 名: 导师签名:
日期: 日期:
中北大学学位论文
时间序列分析方法在我国股市预测中的运用 摘要
近年来,基于时间序列分析的预测,在各个领域中都得到了广泛的应用。我国股票 市场是一个高度复杂的非线性动力系统,对股票价格进行预测较为普遍的模型就是时间 序列模型,后来科学家通过对人脑的研究,提出了神经网络模型。基于神经网络具有自 适应学习、高度鲁棒性和容错能力、能充分逼近复杂的非线性关系等优点,神经网络模 型受到人们的普遍关注和认可,并在预测方面取得了显著成绩。
论文评阅人______________________________________________
答辩委员会主席_______________________

时间序列分析技术在股市交易中的应用

时间序列分析技术在股市交易中的应用

时间序列分析技术在股市交易中的应用随着信息时代的到来,股市交易的复杂性和变化速度越来越大,投资者们在制定交易策略时面临着诸多挑战。

为了提高投资决策的准确性和可靠性,时间序列分析技术在股市交易中得到了广泛的应用。

本文将介绍时间序列分析技术的基本原理和其在股市交易中的具体应用。

时间序列分析技术是一种研究时间上一系列数据变化规律的方法。

它通过对历史股价和交易数据的分析,探索股价波动的规律,并以此为基础进行未来股价的预测。

时间序列分析技术可以分为两类:基于统计方法的时间序列分析和基于机器学习算法的时间序列分析。

首先,基于统计方法的时间序列分析技术,主要使用统计学中的时间序列模型进行预测和分析。

其中最常用的模型包括平滑法、趋势法和周期法。

平滑法通过计算数据的移动平均值来预测未来值,常用的平滑法有简单移动平均法和指数移动平均法。

趋势法则通过拟合趋势线来预测未来值,常用的趋势线拟合方法有线性回归和多项式回归。

周期法则通过寻找数据的周期性波动来预测未来值,常用的周期性分析方法有傅里叶变换和小波变换。

这些统计学方法在多个股市交易中被广泛使用,并取得了一定的预测准确性。

其次,基于机器学习算法的时间序列分析技术,通过训练模型来预测未来股价。

机器学习算法可以学习历史数据中的模式和规律,并将其应用于预测未来的股价走势。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和神经网络(Neural Network)。

这些算法在时间序列分析中的应用可以提供更加精确和复杂的预测模型,帮助投资者制定更加科学的交易策略。

除了基于统计和机器学习的时间序列分析技术外,还有其他一些补充性的方法和工具可以辅助股市交易决策。

例如技术指标分析,它使用历史股价和交易量等数据,结合各种数学公式和计算方法,形成一系列有用的指标,帮助投资者判断股票的买卖时机。

另外,数据挖掘和大数据分析也成为了股市交易中的重要工具,通过对大量历史和实时数据的挖掘和分析,可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,提供有力的决策支持。

时间序列分析在股票市场预测中的应用研究

时间序列分析在股票市场预测中的应用研究

时间序列分析在股票市场预测中的应用研究随着投资者数量的增加以及股票市场的日趋成熟,投资者们越来越需要一种科学的方法来预测市场走向,以便取得更好的收益。

时间序列分析是一种有效的工具,它可以通过对历史数据的分析来预测未来的走势。

本文将探讨时间序列分析在股票市场预测中的应用研究。

一、时间序列分析的基本原理时间序列是指按时间先后顺序排列的一系列数据,它可以是一天、一个月、一个季度或一年中的数据。

时间序列分析的基本原理是利用时间序列数据中的趋势、季节性和随机性来预测未来走势。

其中,趋势是指数据的长期变动趋势,季节性是指周期性的变动,随机性则是指非周期性的变动,如突发事件。

时间序列分析的核心方法有三种,分别是移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。

其中,移动平均法是根据过去一段时间的平均值来预测未来的走势,适用于没有明显趋势和季节性的时间序列;指数平滑法则是以指数方式给予近期数据更大的权重来预测未来的走势,适用于有趋势但没有季节性的时间序列;ARIMA模型则是通过对时间序列的差分和自回归模型进行建模来预测未来的走势,适用于有趋势和季节性的时间序列。

二、时间序列分析在股票市场预测中的应用时间序列分析在股票市场预测中有着广泛的应用。

下面将以中国平安(601318.SH)的股价为例,说明时间序列分析在股票市场预测中的具体应用。

1. 数据收集与处理首先,我们需要收集中国平安的历史股价数据,并将其转化为时间序列数据。

图1为中国平安2019年至2020年的日线股价走势图。

图1 中国平安2019年至2020年日线股价走势图2. 趋势分析通过观察图1可以发现,中国平安的股价呈现出上升趋势,并且在某些时期存在明显的波动。

因此,我们可以使用指数平滑法来对股价的未来走势进行预测。

图2为根据指数平滑法预测中国平安未来一个月的股价走势。

图2 中国平安未来一个月股价预测图3. 季节性分析除了趋势外,股价的季节性也是应该考虑的因素之一。

时间序列分析在股票中的应用

时间序列分析在股票中的应用

时间序列分析在股票市场中的应用摘要在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。

而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。

所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。

这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。

但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。

时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。

在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

关键词:ARIMA模型,自相关图,偏自相关图AbstractUnder the impetus of the modern financial tide, more and more people join the stock market, make the investment behavior, in order to get a good return, which greatly promoted the stock market's prosperity. In the back of the investment behavior, more and more investors are gradually aware of the importance of the stock market forecast.The so-called stock forecast is: according to the current situation of stock market development in the future direction of the stock market development and the degree of forecast behavior. This prediction is based on the assumption that the assumption is based. But in the stock market, formulation of market change and the national macro economic development, laws and regulations, the company's operations, investors confidence and so on are linked, so called prediction it is very difficult to accurately predict.Time series analysis is one of the important tools in the field of economic forecasting. It describes the law of historical data with time, and is used to forecast economic data. In the stock market, time series forecasting method is often used to forecast the stock price trend, which provides the decision-making basis for the investors and the stock market management.Are introduced in this paper the method of time series analysis theconcept, nature, the characteristic and the time series model, including the modeling of time series data pre processing, model identification, parameter estimation, model test, model optimization and model prediction of.引言股票市场的发展状况在一定程度上可以反映国家的经济实力、公司的发展潜能、人民的收入水平等等,因此在股票走势方面的研究吸引了大批学者的关注。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
文献综述
信息与计算科学
时间序列预测――在股市预测中的应用
时间序列是一种重要的高维数据类型, 它是由客观对象的某个物理量在不同时间点的 采样值按照时间先后次序排列而组成的序列, 在经济管理以及工程领域具有广泛应用. 例如 证券市场中股票的交易价格与交易量、外汇市场上的汇率、期货和黄金的交易价格以及各 种类型的指数等, 这些数据都形成一个持续不断的时间序列. 利用时间序列数据挖掘, 可以 获得数据中蕴含的与时间相关的有用信息, 实现知识的提取 [1] .
随着时间序列分析方法的日趋成熟, 其应用领域越来越广泛, 主要集中在预报预测领 域, 例如气象预报、市场预测、地震预报、人口预测、汛情预报、产量预测, 等等. 另一个 应用领域是精密测控, 例如精密仪器测量、精密机械制造、航空航天轨道跟踪和监控,以及 遥控遥测、精细化工控制等. 再一个应用领域是安全检测和质量控制. 在工程施工和维修中 经常会出现异常险情, 采用仪表监测和时间序列分析方法可以随时发现问题, 及早排除故 障, 以保证生产安全和质量要求. 以上仅仅列举了某些应用领域,实际上还有许多应用, 不胜 枚举 [3,4] .
1
参考文献
[1] 肖冬荣, 王丽娜.基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析 [J]. 武汉理工 大学学报: 交通科学与工程版, 2004, 28(1): 33-34.
[2] 王达, 荣冈. 时间序列的模式距离 [J]. 浙江大学学报(工学版), 2004, 38(7): 95-98. [3] 张军. 基于时间序列相似性的数据挖掘方法研究 [D]. 南京: 东南大学, 2006. [4] 周广旭. 一种新的时间序列分析算法及其在股票预测中的应用 [J]. 计算机应用,
similaritymeasure [J]. Dianzi Yu Xinxi Xuebao,2007,29(5):1228-1231.
2
股票市场在中国社会经济生活中起着越来越重要的作用. 截至 2006 年底, 沪深两市总 市值为 89403.89 亿元, 市值规模上升至全球第 10 位, 亚洲第 3 位. 由于中国股票市场在国 民经济中的地位和作用不断提高, 无论是从政府宏观决策层面还是从具体投资者微观层面
对股票市场价格行为进行深入研究的需求都显得尤为迫切. 股票市场价格行为一是指股票 市场价格如何变化, 即价格是上涨还是下跌; 二是指价格变化的波动, 根据资本资产定价模 型, 股票风险是决定其价格的重要因素, 在现代财务理论里面也常以波动来代表风险, 并以 股票收益的方差或者标准差来度量. 对股票市场价格行为进行研究, 在宏观和微观方面都有 重要的现实意义. 从宏观上来看, 政府制定干预市场政策的基础是深刻理解股票市场的行为 与波动特征; 从微观上来看, 能影响包括投资者在内的市场参者的市场投资策略. 研究股 票行为的方法或理论多种多样, 而用时间序列预测方法来研究股票的行为是非常合适的, 因 为我们可以通过一组股票价格的时间序列观测值来预测未来股票的走向, 从而为我们对控 制股票的行为得到理论依据 [5] .
时间序列分析方法最早起源于 1927 年, 数学家耶尔(Yule)提出建立自回归(AR)模型来 预测市场变化的规律, 接着, 在 1931 年, 另一位数学家瓦尔格(Walker)在 A R 模型的启发 下, 建立了滑动平均(MA)模型和自回归、滑动平均(ARMA)混合模型, 初步奠定了时间序列 分析方法的基础, 当时主要应用在经济分析和市场预测领域. 20 世纪 60 年代,时间序列分析 理论和方法迈入了一个新的阶段, 伯格(Burg)在分析地震信号时最早提出最大熵谱(MES)估 计理论, 后来有人证明 AR 模型的功率谱估计与最大熵谱估计是等效的, 并称之为现代谱估 计. 它克服了用传统的傅里叶功率谱分析(又称经典谱分析)所带来的分辨率不高和频率漏泄 严重等固有的缺点, 从而使时间序列分析方法不仅在时间域内得到应用, 而且扩展到频率域 内, 得到更加广泛的应用, 特别是在各种工程领域内应用功率谱的概念更加方便和普遍. 到 20 世纪 70 年代以后, 随着信号处理技术的发展, 时间序列分析方法不仅在理论上更趋完善, 尤其是在参数估计算法、定阶方法及建模过程等方面都得到了许多改进, 进一步地迈向实 用化, 各种时间序列分析软件也不断涌现, 逐渐成为分析随机数据序列不可缺少的有效工具 之一 [2] .
2005, 25(9): 2179-2181, 2184. [5] 王达, 荣冈. 时间序列的模式距离 [J]. 浙江大学学报(工学版), 2004, 38(7): 795-798. [6] Dong Xiaoli,Gu Chengkui,Wang Zhengou.Research on shape-based time series
相关文档
最新文档