浦发银行股票的时间序列分析及预测
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究股票市场是一个动态变化的环境，其中股票价格的波动对投资者来说是一个极具挑战的问题。
因此，研究股票价格预测模型非常重要，可以帮助投资者做出更明智的投资决策。
本文将基于时间序列分析的方法来研究股票价格的预测模型。
首先，我们需要了解时间序列分析的基本概念和方法。
时间序列是按照一定的时间间隔连续观察到的数据序列，股票价格就是一个典型的时间序列数据。
时间序列分析是根据过去的数据来预测未来的数据，其基本假设是未来的数据与过去的数据是相关的。
我们可以使用ARMA模型来预测股票价格。
ARMA模型是自回归移动平均模型的组合，它将过去的观测值和过去的误差作为预测未来值的输入。
AR模型利用过去的值来预测未来的值，MA模型利用过去的误差来预测未来的值。
ARMA模型的阶数是模型中自回归和移动平均的阶数。
另一个常用的模型是ARCH模型，它用于建模波动率的异方差性。
股票价格的波动率通常并不是恒定的，而是存在波动的情况。
ARCH模型的基本思想是将当前的波动率建模为过去波动率的函数，不断修正模型的参数，以适应实际数据的变化。
除了上述模型，我们也可以使用更复杂的模型来预测股票价格，如ARIMA模型和GARCH模型。
ARIMA模型是自回归积分滑动平均模型的组合，它在ARMA模型的基础上加入了差分运算，用于对非平稳时间序列数据进行建模和预测。
GARCH模型基于ARCH模型，在ARMA模型的基础上加入了波动率的预测。
在建立模型时，我们需要获取股票价格的历史数据。
这些数据可以从金融网站、财经新闻、交易所等来源获取。
获取到的数据应包括股票价格、日期和时间。
使用这些数据，我们可以进行数据的清理、处理和分析。
在将数据导入到时间序列模型中之前，我们需要进行数据的探索性分析。
这包括绘制股票价格的时间图、自相关图和偏自相关图。
时间图可以帮助我们了解股票价格的趋势、季节性和周期性。
自相关图和偏自相关图则用于确定AR和MA模型的阶数。
金融市场的时间序列分析与预测
金融市场的时间序列分析与预测金融市场是一个变化无常的地方，价格波动、交易量变化、投资者心态等，都会对市场产生影响。
时间序列分析是一种研究这些变化的数学方法。
通过对历史数据的分析，可以了解过去的市场情况，根据这些数据对未来市场做出预测。
在金融市场中，时间序列分析和预测可以应用于很多方面，例如股票价格预测、汇率波动预测、利率曲线预测等。
时间序列分析主要是对同一个变量在不同时间的数值进行分析，以便了解变量在不同时间的变化趋势。
时间序列包含了趋势、季节性、循环性和随机性四个组成部分。
趋势是指随着时间的推移，变量的长期变化方向。
季节性是指变量按时间的固有周期性变化。
循环性是指随着时间的推移，变量出现周期性的波动。
随机性是指变量在长期趋势、季节性、循环性的基础上的随机变化。
时间序列分析是基于历史数据的模型。
常用方法包括平滑法、移动平均法、指数平滑法、自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）等。
其中自回归模型和移动平均模型是最常用的两种时间序列分析方法。
自回归模型是一种将过去的数值作为自变量，预测未来数值的方法。
这种方法假设未来的数值与过去的数值有关。
AR(p)表示自回归模型，p为阶数。
AR模型基于阶段p的回归模型，通过改变p的值，可以确定不同光滑度的模型。
AR模型能很好的对趋势进行预测，但对季节性很难预测。
移动平均模型是一种平滑方法，通过去除噪声和季节性，得到稳定的趋势线。
MA(q)表示移动平均模型，q为阶数。
MA模型同时考虑过去q次的误差值对现在数值的影响，具有较好的去噪效果。
但是，MA模型对趋势的预测效果较差。
自回归移动平均模型（ARMA）则综合了自回归模型和移动平均模型的优点。
同时针对季节性，引入了季节性指数，形成了自回归季节性移动平均模型（ARIMA）。
此外，以ARIMA为基础模型的种类繁多，例如当序列存在波动性的周期变化，则可采用周期ARIMA模型（PARIMA）进行预测。
预测是时间序列分析的核心目的之一。
对浦发银行的股票分析.doc
浦发银行股票技术分析国贸1062 吴极颖 20511206224一．利用道氏理论对其趋势进行分析道氏理论:股票价格运动有以下三种趋势，根据道氏理论，股票价格运动有三种趋势，其中最主要的是股票的基本趋势，即股价广泛或全面性上升或下降的变动情形。
这种变动持续的时间通常为一年或一年以上，股价总升（降）的幅度超过２０％。
对投资者来说，基本趋势持续上升就形成了多头市场，持续下降就形成了空头市场。
股价运动的第二种趋势称为股价的次级趋势。
因为次级趋势经常与基本趋势的运动方向相反，并对其产生一定的牵制作用，因而也称为股价的修正趋势。
这种趋势持续的时间从３周至数月不等，其股价上升或下降的幅度一般为股价基本趋势的１／３或２／３。
股价运动的第三种趋势称为短期趋势，反映了股价在几天之内的变动情况。
修正趋势通常由３个或３个以上的短期趋势所组成。
在三种趋势中，长期投资者最关心的是股价的基本趋势，其目的是想尽可能地在多头市场上买入股票，而在空头市场形成前及时地卖出股票。
投机者则对股价的修正趋势比较感兴趣。
他们的目的是想从中获取短期的利润。
短期趋势的重要性较小，且易受人为操纵，因而不便作为趋势分析的对象。
人们一般无法操纵股价的基本趋势和修正趋势，只有国家的财政部门才有可能进行有限的调节。
从上图可看出从2008年4月到2009年4月浦发银行股票主要呈下降趋势，中间有所回升。
二． K线形态和K线图线性分析k线是由一段时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价组成，表示这段时间内买卖双方的力量对比情况。
K线图又称蜡烛线、红黑线、阴阳线。
K线图技术又叫蜡烛线图技术，是源于日本的一种技术分析理论，这种理论已经经受了数百年的洗礼。
这种技术的长处主要是鲜明生动，Ｋ线红黑的反差将市场的涨跌渲染的淋漓尽致，价格变化的轨迹也更加清晰，Ｋ线或蜡烛图这一方面的优越性是其它图表不能比拟的，而且相对于西方其他技术而言Ｋ线图的信号更灵敏。
以下是浦发银行股票的周k线图和月k线图：由于阴阳代表趋势方向，阳线表示将继续上涨，阴线表示将继续下跌，从周k线图中可以看出，阴线明显多于阳线，从08年7月份到10月份，大部分的阴阳线上的下影线长于上影线说明市场上卖方受到买方的顽强抗击。
金融市场波动度的时间序列分析与预测
金融市场波动度的时间序列分析与预测一、引言金融市场中的波动度是衡量市场风险和不确定性的重要指标。
了解和预测市场波动度对于投资者和决策者制定有效的金融战略和风险管理策略至关重要。
本文将通过时间序列分析的方法，对金融市场波动度进行分析与预测。
首先将介绍时间序列分析的基本概念和方法，然后通过实证研究，探讨金融市场波动度的变动规律和预测模型。
二、时间序列分析基本概念时间序列分析是一种研究时间上连续排列的数据，以揭示其内在规律和发展趋势的统计方法。
时间序列数据可以是按照一定时间间隔收集的经济或金融数据，如股价、汇率、利率等。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关函数、移动平均模型、自回归模型等。
1.平稳性检验平稳性是时间序列分析的基本假设，即数据的均值、方差和协方差在时间上是不变的。
常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验等。
平稳性检验的目的是确定时间序列数据是否存在非平稳性，如果存在，则需要进行差分处理。
2.自相关函数自相关函数是研究时间序列数据相关性的重要工具。
它能够用来检测时间序列数据的自相关程度，即过去时刻数据对当前时刻数据的影响。
自相关函数通常通过自相关系数来度量，相关系数的取值范围为-1到1。
自相关函数可以通过画样本自相关图或计算自相关系数来进行分析。
3.移动平均模型移动平均模型是时间序列分析中常用的模型之一，它利用一定时间范围内的平均值来描述序列的变动规律。
移动平均模型可以通过计算序列的平均值和方差来预测未来的趋势。
4.自回归模型自回归模型是基于过去时刻数据对当前时刻数据的影响来进行预测的模型。
自回归模型常用的是一阶自回归模型（AR(1)模型），它通过计算序列的自协方差来预测未来的变动趋势。
三、金融市场波动度变动规律金融市场的波动度通常受多种因素的影响，如经济状况、政策变化、市场预期等。
通过对金融市场波动度的时间序列数据进行分析可以揭示其变动规律和主要影响因素。
1.波动度的季节性特征金融市场波动度通常存在季节性特征，即在一年内的某些时段波动度较高，而在其他时段较低。
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。
如何进行金融市场的时间序列分析
如何进行金融市场的时间序列分析金融市场的时间序列分析是一种对金融数据进行统计分析和预测的方法。
它通过对金融市场的历史数据进行分析，找出其中的规律和趋势，以便判断未来的走势和风险。
本文将介绍金融市场时间序列分析的基本原理和方法，并提供相关实例。
一、时间序列分析的基本原理时间序列分析是基于时间上连续的一系列数据，需要从以下几个方面进行分析：1. 趋势分析：通过绘制时间序列图，观察数据的长期趋势，包括上升、下降或平稳趋势。
趋势分析能够帮助我们判断资产价格的未来发展趋势。
2. 季节性分析：考察数据是否存在季节性波动，例如某种商品在特定季节有较大的需求。
季节性分析可以帮助我们预测季节性市场的波动性。
3. 周期性分析：探索数据中是否存在周期性波动，例如长期经济周期或业务周期。
周期性分析可以帮助我们预测资产价格的长期涨跌。
4. 随机性分析：分析数据中存在的随机波动，包括噪声和突发事件。
随机性分析可以帮助我们了解市场中的风险和不确定性。
二、时间序列分析的方法时间序列分析有多种方法，下面介绍几种常用的方法：1. 移动平均法：通过计算一段时间内数据的平均值，以消除随机波动，更直观地反映趋势变化。
可以使用简单移动平均、加权移动平均等方法。
2. 指数平滑法：为了更加关注最新数据，给予较早数据较小的权重，采用指数平滑法。
指数平滑法可以用于预测和平滑时间序列数据。
3. 自回归移动平均模型（ARMA）：将自回归模型和移动平均模型结合，进行时间序列的拟合和预测。
ARMA模型可以较好地解决不同时间间隔数据波动性不同的问题。
4. ARCH/GARCH模型：适用于分析金融市场中的波动性，特别是股票价格的波动。
ARCH/GARCH模型可以评估历史数据中的波动性，并预测未来的风险。
三、时间序列分析的实例以下是一个实例，以股票市场为例，展示了如何进行时间序列分析：假设我们想对某只股票进行时间序列分析，找出其趋势和周期性。
1. 收集该股票的历史数据，包括每日收盘价。
基于时间序列分析的股票价格波动预测
基于时间序列分析的股票价格波动预测一、时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种重要的统计分析方法，其基本概念包括时间序列模型、平稳性、自相关和偏自相关函数等。
时间序列模型是指对时间序列数据进行建模的方法，包括AR、MA和ARMA模型等。
平稳性是指时间序列的均值和方差不随时间发生变化，为时间序列建模的前提条件之一。
自相关和偏自相关函数是衡量时间序列中各时间点之间相关性的统计量，能够帮助我们判断数据是否具有可建模性和选择适当的模型。
二、股票价格波动预测的方法时间序列分析可用于股票价格波动预测，具体方法如下。
1、数据采集和预处理首先需要从股票交易平台获取所需数据，并进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2、平稳性检验使用ADF等检验方法判断数据是否平稳，平稳性是时间序列分析建模的前提条件。
3、模型选择和参数估计根据自相关和偏自相关函数图选择合适的ARMA模型，并利用极大似然法等方法估计其参数。
4、模型检验和预测对建立的模型进行检验，包括残差白噪声检验和拟合优度检验等。
然后利用模型进行预测，预测结果需要与实际数据进行比较和评估。
三、实例分析下面以某上市公司股票价格为例进行分析。
1、数据采集和预处理从雅虎财经获取某公司2019年至2021年的股票价格数据，并进行缺失值处理和异常值处理。
2、平稳性检验通过ADF检验，发现数据在5%的显著性水平下可以拒绝原假设，即数据不是平稳的。
3、模型选择和参数估计根据自相关和偏自相关函数图，选择ARMA(3,2)模型，并利用极大似然法估计其参数。
4、模型检验和预测对建立的模型进行残差白噪声检验和拟合优度检验，检验结果表明模型具有良好的拟合效果和预测能力。
然后对未来一段时间的股票价格进行预测，并与实际数据进行比较和评估，预测结果表明模型的预测精度较高。
四、结论时间序列分析可用于股票价格波动预测，但预测精度受数据质量和模型建立的影响，需要充分考虑数据预处理和模型选择等因素。
浦发银行股票分析报告
浦发银行股票分析一、公司简介浦东发展银行股份（以下简称：浦发银行）是1992年8月28日经中国人民银行批准设立、1993年1月9日开业、1999年在证券交易所挂牌上市（股票交易代码：600000）的股份制商业银行，总行设在。
秉承“笃守诚信、创造卓越”的经营理念，浦发银行积极探索金融创新，资产规模持续扩大，经营实力不断增强。
至2010年12月底，公司总资产规模达21,621亿元，本外币贷款余额11,465亿元，各项存款余额16,387亿元，实现税后利润190.76亿元。
浦发银行将继续推进金融创新，努力建设成为具有核心竞争优势的现代金融服务企业。
浦发银行于1992年10月19日登记成立，1993年1月9日正式开业，注册资本金为10亿元人民币。
1996年本行第一届董事会第九次会议通过增资扩股10亿元人民币的决议，1997 年本行遵照人民银行的要求，按照《公司法》、《商业银行法》、《关于向金融机构投资入股的暂行规定》等法规规定的程序及股东资格条件进行了增资扩股工作。
1997年中国人民银行以银复[1997]368号文《关于核准浦东发展银行注册资本的批复》，核准本行注册资本金由10亿元人民币增加至20.1亿元人民币。
经1999年9月23日发行公众股40000万股（其中向投资基金配售8000万股）后，公司总股本达241000万股。
其公众股32000万股于1999年11月10日在上交所上市交易经中国人民银行、中国证监会正式批准，浦东发展银行于1999年获准公开发行A股股票，并在证券交易所正式挂牌上市（股票简称：浦发银行；股票交易代码：600000）。
截至2009年6月底，注册资本金达79.3亿元二、基本面分析所谓基本面，是指对影响股票市场走势的一些基础性因素的状况，通过对基本面进行分析，可以把握决定股价变动的基本因素，是股票投资分析的基础。
（一）企业分析浦发银行前三季度实现净利润148.5 亿，EPS 为 1.29 元，因增发摊薄后为1.034，超出市场预期。
股票价格的时间序列分析
股票价格的时间序列分析股票市场是现代经济体系中最为重要的组成之一，也是一个充满着变数和风险的投资领域。
对于广大投资者来说，了解股票价格的变化和未来走势，是进行科学决策和精准投资的基础，而时间序列分析就是这方面的一种有效方法。
时间序列分析是指利用时间信息来研究随机变量的变化规律的一系列统计方法，对于股票市场的分析和预测有着广泛的应用。
其中，最常用的是ARIMA模型，即自回归综合移动平均模型。
以下，我们将结合案例，探讨如何从时间序列分析中获得股票价格的变化规律和趋势预测。
一、时间序列数据的获取在进行时间序列分析之前，需要获取股票价格的时间序列数据。
这其中，最为常见的方法是从各大金融网站获取历史股价数据，然后将数据整理成时间序列形式。
例如，我们可以从雅虎财经网站上获取苹果公司（AAPL）的历史行情数据，如下图所示。
在这个数据中，时间是按日递增的，而价格包括开盘价、最高价、最低价、收盘价等指标。
根据实际需求，我们可以选择不同的指标来进行时间序列分析，比如收盘价、成交量等。
二、对时间序列数据进行可视化分析获得了时间序列数据之后，我们需要对其进行可视化分析，以便了解其变化规律和趋势。
这里，我们可以使用Python中的Matplotlib库和Pandas库进行数据可视化。
图1是AAPL收盘价的时间序列图，其中，x轴表示时间，y轴表示收盘价。
从图中可以看出，AAPL股价的变化表现出了明显的上涨趋势，但也伴随着较大的波动波动。
此外，从更小的时间段（局部）来看，股价的变化可能存在随机性和非平稳性，需要对数据进行进一步分析。
三、对时间序列数据进行平稳性检验在进行时间序列分析之前，需要先进行平稳性检验。
平稳序列是指其均值、方差和自协方差都不随时间的推移而发生显著变化的序列。
而非平稳序列则具有随机漂移、趋势、周期性等不稳定性质，在时间序列建模过程中会带来许多干扰。
下图是通过ADF检验法对收盘价进行平稳性检验的结果。
ADF检验法是一种检验序列平稳性的统计方法，其原假设为非平稳序列，对应的备择假设为平稳序列。
金融数据分析中的时间序列预测方法
金融数据分析中的时间序列预测方法时间序列预测是金融数据分析中非常重要的一个部分。
通过对历史数据进行分析，并运用适当的时间序列预测方法，可以帮助金融机构做出合理的决策，从而提高效益和降低风险。
本篇文章将介绍金融数据分析中常用的时间序列预测方法，并详细解释它们的原理和应用。
首先，我们来介绍简单移动平均法（Simple Moving Average, SMA）。
SMA是一种基本的时间序列预测方法，通过计算固定时间段内数据的平均值来进行预测。
SMA适用于短期趋势的预测，可以帮助我们判断金融市场的波动情况。
然而，SMA的局限性在于它对历史数据赋予了相同的权重，无法很好地应对时间序列中的季节性和趋势性变化。
为了克服SMA的缺点，指数平滑法（Exponential Smoothing）被广泛应用于金融数据分析中。
指数平滑法通过赋予最近数据更大的权重，来更好地反映序列的趋势和周期性变化。
其中，简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing）是最基本的方法之一，它基于过去的观察结果，推测未来的观察结果。
指数平滑法在金融数据分析中的应用非常广泛，它可以帮助我们进行股票价格预测、利率预测等。
另一种常用的时间序列预测方法是自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）。
ARMA模型是将自回归模型（Autoregressive Model, AR）和移动平均模型（Moving Average Model, MA）相结合的方法。
AR模型基于过去观察值的线性组合，而MA模型则基于过去观察值的误差项的线性组合。
ARMA模型可以更准确地捕捉时间序列的非线性特征，对金融市场的预测更加准确。
在金融数据分析中，我们通常会面临非平稳时间序列的情况，这时需要使用差分法来进行处理。
差分法可以将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，使得我们能够更好地应用时间序列预测方法进行分析。
利用时间序列分析预测股票市场走势
利用时间序列分析预测股票市场走势股票市场的波动一直是投资者所关心的焦点。
无论是投资新手还是经验丰富的交易员，都希望能够利用有效的方法准确预测市场走势，从而获得更好的投资回报。
时间序列分析作为一种常用的预测方法，可以帮助投资者更好地理解市场的运行规律，并作出相应的决策。
一、时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种以时间为顺序的数据分析方法，通过对历史数据的观察和统计，揭示出其中的规律性和可预测性。
它主要通过找出数据之间的关联关系，来预测未来的发展趋势。
二、时间序列的组成要素时间序列包含三个基本组成要素：趋势、周期和随机波动。
趋势是指长期的上升或下降趋势，通过观察历史数据的发展可以发现；周期是指由于经济、季节等因素引起的重复性波动，如股票市场常见的季节性效应；随机波动则是指由于各种随机因素引起的数据的非规律性变动。
三、预测方法和模型选择常见的时间序列分析方法包括平滑法、移动平均法、指数平滑法、回归分析方法等。
选择合适的预测方法需要根据数据的性质和需求来确定。
平滑法适用于数据波动较小的情况，通过消除噪声来找出趋势；移动平均法则通过计算一定时间范围内的平均数来进行预测；指数平滑法则是根据过去数据的权重不断调整预测值，更加关注最新的数据趋势；回归分析方法则是通过建立数学模型来预测未来发展。
四、时间序列分析在股票市场的应用时间序列分析在股票市场的应用广泛。
通过对历史数据的分析，可以预测股票的未来走势，并作出相应的投资决策。
例如，通过分析股票的周期性波动，可以在季度末等特定时间点买入股票，以获取短期的高收益；同时，通过趋势分析，可以找出长期上升的股票，并持有至其达到顶峰时卖出。
然而，需要注意的是，时间序列分析并不能完全准确地预测市场走势。
股票市场受多种因素的影响，如经济形势、政策变化等，这些因素往往无法用统计方法来准确预测。
因此，投资者在使用时间序列分析进行预测时，还需要结合其他因素进行判断，并谨慎对待。
五、对时间序列分析的进一步研究虽然时间序列分析在预测股票市场走势方面已经取得了一定的成果，但仍然有许多方面需要进一步研究和改进。
基于时间序列预测的股票价格分析
基于时间序列预测的股票价格分析时间序列预测是一种对未来趋势进行预测的方法，广泛应用于股票价格预测。
股票价格预测是股票投资者和金融市场参与者必须面对的问题，无论是长期投资还是短期交易，都需要对未来的股票价格有一定的了解。
因此，基于时间序列预测的股票价格分析逐渐成为了金融市场的一个重要研究领域。
一、时间序列预测的定义时间序列预测，指的是通过过去的数据，对未来的数据进行预测。
时间序列预测的主要目的是预测一个时间序列中的观测结果，如股票价格、销售量、经济指数等自然或社会现象。
时间序列预测方法可以综合考虑历史趋势、季节性、周期性、趋势变化以及其他因素的影响，从而预测未来的趋势和可能的变化。
二、基于时间序列预测的股票价格分析方法基于时间序列预测的股票价格分析方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先，需要收集历史数据，包括股票价格、成交量、市盈率、股息率等等相关数据。
这些数据可以通过财经新闻、金融网站或者金融数据分析软件获取。
2. 数据处理：在收集到数据后，需要对数据进行处理，并进行数据清洗和预处理。
这些处理方法包括缺失值填充、异常值处理、标准化等等。
3. 时间序列分析：通过时间序列分析，可以确定历史股票价格的趋势、季节性、周期性以及其他影响因素。
这个步骤可以使用时间序列分析工具，例如ARIMA模型、指数平滑等等。
4. 模型建立：依据时间序列分析结果，可以建立一个预测模型。
这个模型可以是基于统计学方法或者机器学习方法建立的。
常用的模型包括ARIMA模型、神经网络模型、支持向量机模型等等。
5. 预测结果的评估：最后，需要对模型进行评估，并进行预测结果的验证。
这个步骤可以使用RMSE、MAE、MAPE等指标对模型进行评估。
三、基于时间序列预测的股票价格分析的应用基于时间序列预测的股票价格分析已经广泛应用于股票市场和金融市场。
它可以帮助投资者和交易者更好地理解股票市场的动态和趋势。
基于时间序列预测的股票价格分析可以用于股票价格预测、股票交易策略、股票组合优化、风险管理等领域。
利用时间序列分析进行金融市场预测
利用时间序列分析进行金融市场预测时间序列分析是一种用于研究时间相关数据的统计方法，被广泛应用于金融市场预测。
金融市场波动性高、信息传递快，因此准确预测金融市场的未来走势对投资者至关重要。
本文将介绍时间序列分析的方法和应用于金融市场预测的实例，并分析其优点和局限性。
首先，时间序列分析的基本概念和方法需要被了解。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值，可以用来描述一种现象、变量或者系统的演化过程。
时间序列的分析主要包括分析序列的结构、规律、趋势、季节性和周期性等。
一般时间序列分析包括了数据平滑、分解、建模和预测等步骤。
在金融市场预测中，时间序列分析可以帮助我们发现和利用股票、利率、货币汇率等金融指标的规律，从而预测市场未来的走势。
例如，通过分析历史股票价格的时间序列数据，我们可以发现其存在周期性、趋势性和季节性等规律。
然后，可以选择适当的时间序列模型来拟合数据，进而进行未来走势的预测。
常用的时间序列模型包括AR（自回归模型）、MA（移动平均模型）、ARMA（自回归移动平均模型）和ARIMA（自回归差分移动平均模型）等。
这些模型基于历史数据中的时间依赖关系，可以进行未来价值的预测。
此外，还可以利用傅里叶分析等方法对时间序列进行频谱分析，以探索其频域特征。
然而，时间序列分析也存在一些限制。
首先，金融市场的数据具有非常高的噪声和不确定性，这增加了时间序列分析的难度。
其次，时间序列模型通常假设数据服从某种特定的概率分布，但实际金融市场往往存在非线性、非正态等特性，这可能导致模型拟合不准确。
另外，金融市场受到太多的外部因素影响，如政治事件、自然灾害等，这些因素难以用时间序列模型完全捕捉。
尽管存在一些局限性，时间序列分析仍然在金融市场预测中被广泛使用，并取得了一定的成功。
例如，时间序列分析可以用于预测股票价格、利率变动和汇率走势等。
通过对股票价格的时间序列数据进行分析，可以发现不同时间尺度上的趋势和周期性，从而进行交易策略的制定。
股票分析—— 浦发银行
个股分析—浦发银行姓名：学号：个股分析—浦发银行一．我国银行业概况截至2010年6月末，银行业金融机构资产总额87.2万亿元，负债总额82.3万亿元，分别是2003年银监会刚成立之时资产和负债总额的3.2倍和3.1倍，全部商业银行加权平均资本充足率从2003年的-2.98%上升到今年二季度末的11.1%，拨备覆盖率也大幅增长至186%。
2010年英国《银行家》杂志全球前1000家银行排名中，来自中国的银行从1989年的只有8家上榜增加至84家。
改革开放后银行业不断发展，银行业公司治理和风险管理明显改善。
价值意识、资本约束意识、风险管理意识和品牌意识深入人心，经济资本、经济增加值和经风险调整后的资本回报等先进管理方法得到重视和应用。
银行业公司治理基本框架已建立并不断完善，风险管理组织体系的独立性和专业性持续增强，业务操作流程不断优化。
部分商业银行已经开始按照巴塞尔新资本协议的要求开发内部评级法系统。
近年来，银监会建立了包括资本充足率、拨备覆盖率、杠杆率、大额风险集中度比例控制、流动性比率等在内的全面风险监管指标体系，探索实施宏观审慎监管，提出了逆周期资本监管和动态拨备的监管框架，强化银行信贷市场和资本市场的防火墙，加强股东监管和关联关系控制和利益冲突监管，提出了房贷比率控制等一系列简单、透明、有效的监管政策。
银监会成为巴塞尔银行监管委员会和金融稳定理事会正式成员，综合并表监管能力也逐步得到国际认可。
中国银行业发展也前面临着重大的挑战。
一是国内外宏观经济形势仍存在诸多不确定性。
欧洲主权债务危机风险还在蔓延，欧洲主要国家的财政平衡政策可能使本已十分脆弱的经济复苏重新陷入疲弱状态，全球经济复苏的内生动力仍然不足。
国内实体经济虽然企稳向好趋势明显，但仍存在下行风险。
出口环境仍不理想，全球贸易景气度仍在低位徘徊，国际贸易保护主义有抬头的趋势，原材料价格和劳动力成本上升也将削弱我国产品的国际竞争力。
一些地方新上投资项目仍在快速增长，部分产业产能过剩现象突出，经济发展方式转变、经济结构调整和节能减排任务艰巨。
时间序列分析与股票价格预测
时间序列分析与股票价格预测随着经济的不断发展，股票市场成为了投资者的首选之一。
然而，股票价格的波动却往往给投资者带来了很大的困扰。
为了解决这一难题，人们开始广泛应用时间序列分析来预测股票价格的走势，以辅助投资决策。
时间序列分析是一种统计学方法，用于研究随时间变化的数据。
在股票市场中，股票价格是一个典型的时间序列数据，可以用来进行预测分析。
时间序列分析主要基于以下两个假设：一是数据呈现出一定的趋势性，即未来的数据可能与过去的数据有关；二是数据存在一定的周期性，即未来的数据可能会呈现出和过去相似的变化趋势。
为了进行股票价格的预测，我们可以使用以下几种时间序列分析方法：1. 移动平均法（Moving Average, MA）：该方法是最简单的时间序列分析方法之一。
它通过计算过去一段时间内股票价格的平均值来预测未来的价格。
移动平均法可以提取股票价格的趋势信息，从而预测未来价格的走势。
2. 指数平滑法（Exponential Smoothing, ES）：该方法是基于加权的移动平均法，对过去的数据进行指数加权处理。
指数平滑法采用递推公式来计算加权系数，通过对不同权重的数据进行组合，可以更加灵活地预测未来的股票价格。
3. 自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）：该方法是一种复杂的时间序列分析方法，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的模型。
ARIMA模型可以同时考虑趋势、季节和残差的影响，从而提高预测的准确性。
除了时间序列分析方法外，还可以使用机器学习的方法来进行股票价格的预测。
机器学习方法通过对大量历史数据的学习，建立预测模型，并利用这些模型来进行未来价格的预测。
例如，可以使用神经网络、支持向量机等机器学习算法来进行股票价格预测。
需要注意的是，股票价格的预测并非完全准确，市场的变化是多方面因素的综合结果。
因此，在使用时间序列分析和机器学习方法进行股票价格预测时，需要综合考虑各种因素，包括基本面分析、技术指标等，提高预测的准确性和可靠性。
基于时间序列分析的股票价格预测与建议研究
基于时间序列分析的股票价格预测与建议研究【摘要】股票价格是投资者最为关心的问题之一。
如何预测股票价格成为了众多投资者关注的焦点。
本文探讨了基于时间序列分析的股票价格预测方法，并提出了相应的建议。
【正文】一、本文研究的股票价格预测方法时间序列分析是一种预测未来的方法。
股票价格的变化与时间密切相关，因此本文将围绕时间序列分析来进行股票价格预测。
时间序列分析的基本概念是：通过对以往的时间序列数据进行统计分析，从而推断出未来的发展趋势。
时间序列分析包括时间序列图、移动平均法、指数平滑法等。
其中时间序列图是最基本的方法，通过对时间序列图的观察，可以发现股票价格波动的趋势。
移动平均法是一种平滑处理的方法，指数平滑法则是一种考虑上一阶段数据的加权平均处理方法。
二、时间序列分析在股票价格预测中的应用时间序列分析可以用来预测股票价格的未来趋势。
股票价格预测可以分为短期预测和长期预测两种。
短期预测是指对股票价格进行短期（一周、一月）的预测。
长期预测是指对股票价格进行长期（几个月、一年）的预测。
在短期预测中，可以使用时间序列图和移动平均法进行预测。
通过对时间序列图的观察，可以发现短期内的价格波动趋势。
移动平均法是通过平均每个时间段内股票价格的方法来进行预测，这种方法比时间序列图更加稳定，减少了突发事件对预测的影响。
在长期预测中，可以使用指数平滑法和ARIMA模型进行预测。
指数平滑法是考虑上一阶段数据的加权平均处理方法，可以对较为稳定的股票价格进行预测。
ARIMA模型则是一种更为复杂的预测模型，它不仅考虑股票价格的时间序列关系，还考虑了外部因素对股票价格的影响。
三、对股票价格预测的建议1. 综合考虑多种因素预测股票价格的波动是受到多种因素的影响的，如经济政策、公司业绩等。
因此，在进行股票价格预测时，应该综合考虑多种因素的影响。
2. 定期进行股票价格预测股票价格的波动是十分复杂的，难以预测。
因此，投资者应该定期进行股票价格预测，这样可以更及时地进行调整投资策略。
上海浦东发展银行股票价值分析
上海浦东发展银行股票价值分析本文主要分析了浦发银行的发展前景和投资价值。
对股票市场的供求关系的一系列的主客观因素，即影响股票价格的因素主要是经济因素、政治因素、市场技术因素和心理因素进行了简单的分析说明。
通过对宏观形势和宏观经济对银行业的影响分析，得出浦发银行的发展前景，并在此基础上进行财务分析，论证浦发银行的投资价值。
关键词：经济因素；影响；股票价格一、公司概况上海浦东发展银行是1992年8月28日经中国人民银行批准设立、1993年1月9日开业、1999年在上海证券交易所挂牌上市（股票交易代码：600000）的股份制商业银行，总行设在上海。
在全国设立了33家直属分行，518个营业机构，员工达18420名，从而架构起全国性商业银行的经营服务格局。
截止2009年9月30日，浦发银行总股本为88.30亿股，实际流通A股79.26亿股，总资产15874亿元，在全国上市银行中排名为第六名。
除国有股份制商业银行以外，浦发银行资产规模排名仅次于交通银行、招商银行之后，资产实力比较雄厚，总资产规模较大。
2010年，浦发银行全年实现营业收入498.56亿元，同比增长35.39%，实现净利润191.77亿元，同比增长45.10%；2011年一季度，浦发银行实现营业收入151.96亿元，同比增长41.70%，实现净利润60.59亿元，同比增长47.56%。
未来三年仍有望维持30%以上的净利润增速。
浦发银行在行业中各方面表现均较为稳定，有着较高的收益率。
综上所述，浦发银行在全国银行业中有一定的实力和地位，并有着良好的盈利能力和收益率。
二、宏观经济形势对其影响分析总体来说，我国的经济形势比较稳定，国内生产总值实现了比较稳定的增长，国内投资继续大幅增长，由于我国出台的一系列的刺激经济政策的出台，以及一系列有利于刺激消费的政策，在全球经济环境不好的情况下仍然出现了稳定的增长，进出口虽然有所下滑，但一直在向好的发展。
但我们知道，我国的经济增长模式主要靠政府拉动，大规模的政府投资，减税，政府补贴，放宽信贷政策等。
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究基于时间序列分析的股票价格预测模型研究股票市场一直以来都是一个充满风险和不确定性的领域，投资者们都希望能够找到一种可靠的方法来预测股票价格的变化趋势。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它可以通过对历史数据进行分析，建立出一个数学模型来预测未来的股票价格。
本文将探讨基于时间序列分析的股票价格预测模型的研究。
一、时间序列分析的基本原理时间序列分析是一种用于预测未来数据趋势的方法，其基本原理是将历史数据看作是一个时间序列，通过对这个序列进行分析，建立出一个数学模型来预测未来的数据变化趋势。
时间序列分析通常包括三个主要的步骤：平稳性检验、模型识别和模型检验。
平稳性检验是指对时间序列数据进行检验，判断其是否具有平稳性。
在时间序列分析中，平稳性是非常重要的一个概念，因为只有平稳性序列才能够进行有效的预测。
如果数据不具有平稳性，需要对其进行差分或其他处理方法，使其变得平稳。
模型识别是指在平稳性检验通过后，选择合适的数学模型来对时间序列进行拟合。
时间序列分析中常用的模型包括AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。
不同的模型适用于不同类型的时间序列数据，因此需要根据实际情况选择合适的模型。
模型检验是指对拟合后的模型进行检验，判断其是否符合实际情况。
常用的检验方法包括残差分析、自相关函数和偏自相关函数等。
如果模型检验不通过，则需要重新选择模型或调整参数。
二、基于时间序列分析的股票价格预测模型在股票市场中，股票价格的变化受到多种因素的影响，包括公司业绩、宏观经济环境、政策法规等。
因此，在进行股票价格预测时，需要考虑多种因素，并建立相应的数学模型。
在时间序列分析中，常用的模型包括ARIMA模型和GARCH模型等。
ARIMA模型是一种自回归移动平均模型，可以对时间序列数据进行拟合和预测。
GARCH模型是一种广义自回归条件异方差模型，可以对股票价格波动率进行建模和预测。
在使用ARIMA模型进行股票价格预测时，首先需要对历史数据进行平稳性检验，并选择合适的ARIMA(p,d,q)参数。
浦发银行时间序列分析
浦发银行收益率月度数据月收益率1.ADF单位根检验，判断平稳性EVIEWS分析结果：Null Hypothesis: SER01 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAKLAG= 10)Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(SER01)Method: Least SquaresDate; 05/04/1 4 Time; 19:24Sample (adjusted): 201OMOI2 2014M02Included observations: 49 after adjustmentsVariable Coefficient Std Error t Statistic Prob.SER01(-1) -0.911773 0.144426 -6,313076 0.0000C -0.006642 0.013962 -0.404101 06B80 R-squared 0.463868 Mean dependentvar -0.000692 Adjusted R-squared 0447364S D. dependent vair 0.131265S.E. of regression 0.097503 Akaike info criterion -1.776278 Sum squared resid 0.447551Schwarz criterion -1.699059 Log likelihood45,51077 Hannan-Quinn criter.-1 746980 F-statistic 3985493 Durbin-Wats on stat 1.965715 Prob (F-statistic) 0.000000拒绝单位根假设，认为模型平稳EXCEL分析结果：SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple0.672592R Square CL 45238Adjusted0, 440729标准误差0.072498观测值49方差分析df ss MS?ni ficanct:卩回归分析10.2040710. 20407138. 82598 1.2E-07残差470, 2470330, 005256总计430.451104Coefficien'标准误差丈Stat P-value Lower 95%Upper 95卿邛艮95. 0止限95. 0^ Intercept-0. 005780.010357-0. 557820.579616-0. 026610. 015058-6 026610.015058 X Variabl-0.496730. 079719-6. 23105 1. 2E-07-0. 6571-0. 33636-0.6571-0. 33636查表：容量50,置信度9跚的DF值为-2.93, t值小于该值序列平稳2.计算ACF,PACF,判断模型类型EVIEWS分析结果：(1) 原始数据未做差分：Date: 06/04/14 Time: 19:36Sample: 2010M01 2014M03Included obsen/ations: 50Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob1]11]11ooee 0.096 0.4086 0.5231匚11匸1 2 *0.116 *0126 1 1377 0.5061 [1 1 []1 3 -0.093 -0.072 1.6172 0.6551匚1 1口14-0.137 -0.1 3S 2.6719 0.6141 [1 1 11 5 -0 08& -0.087 3.1026 0 6941匚1iQ1 6 -0203 -0.244 5.5426 0 4761I117 -0023 -0.04E 5.57370.590 1□ 11]18 0147 0.056 6.91730.546 1]11II9 0 047 -0.042 7.0584 0.631 1]11110 0.062 0.017 7.3105 0.696 1J1111 0.002 -0.029 7.3108 0.7731J 11J 112 0.127 0 135 8.42010 752 1I1113 -0021 -0.030 8.45200.813 1 1I1]114 -0 062 0.041 0.7317 0 B4S1]11n i15 0095 0 14B 9.4029 0 856 | r11116 -0 096 *0.000 10.102 0.851i [11117 -0.094 -0.046 10.802 0.867 1II1II13 -0.03& 0.005 10.906 o.ese 1 1 11]119 0 03B 0.045 11.029 0.9231 1I 1口120 -0042 -0.140 11.1S3 0 9411]11□ 1210 1080.106 12221 0.933 11 1 o122 0022 -0.076 12267 0.952 1 1 11 1 1 23 0052 0 030 12525 0.902 111124 0.012 -o.ooe 12.538 0.973(2) —阶差分：Date: 06/04/1 4 Time: 19:51 Sample ： 2C10M03 2014M03 Included observations: 49AutocorrelationPartial CorrelaiioriAC PAC Q-Stat Prob1 1 1—11 -0.376 -0.3757.1693 Cl CIO 7 i E 1 匚J2 -0.112 -0.2947.8227 0.020 1 Q | |匚1 3 0.049 -0 U7 7.950S D.047 1 [ 1 '匚1 4 -0.061 -0.170 3.1544 0.086 1 n 1| 115 0.06b ■0.047 a 4112 0 135 1匚1 匸1 6 -0.164 ■0.242 9.9558 0 127 1 1匸17 -0.006 ■0.261 99576 0.191 1 口 >| [1 e 0,171 ■D.06S 11.713 D 164 1 1 1 ■ 1JS -0.033 -0.036 11 781 0.226 II 1 II110 0.001 -0.010 11781 0.300 1 [ 1 1 ■1 11 -0.096 -0 144 12.380 0.336 1 □ 11 1 113 0.158 0 055 14.043 0.299 1 [ 1 1 1113 -0.070 ■0.027 14.376 0.343 1匚1 1匚114 -0.127 ■0.123 15.518 0344 II □ >II0 1 16 0.182 0.OS2 17.637 0.260 1 [ 1 > : ]16 -0.066 0.030 19.268 0.308 1 1 1 1 [1 17 -0.039 -0.06318.394 0.365 1 1 1 11-Q.002 -0.069 18.394 0 431 1 D |1 Z 110 0.081 0 10418.921 0 462 1匚 11匚1.20-0.127 ■o.ies 20.293 0.440(3) 二阶差分：Date: 06/04/14 Time: 19:52 Sample: 2010M03 20UM03 included observations: 47Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob匚1 1 II匚L1 11 -0.587 -0.587 17.250 0.0002 0 021 -0.493 17.273 0 D00 1 □ 1匸13 0.152 -0 23S 18.478 0.000 1匚11匸II4 -0.135 -Q.233 19448 0.001 1 口 <11 15 0.1 51 0.033 20.699 0.001 1匚 II 1 16 -0.132 0.003 21.677 0.001 1 [II1匸 II7 -0,050 -0.215 21 868 0.003 11匚18 0.173 -0.150 23.645 0.003 1 [ 11 II9 -0.009 -0.016 23.938 0.004 1 II 1 □ 110 0.023 0.15S 23.970 O.OOB 1匚II1 1 II11 -0.121 -0.051 24.908 0.009 1 □ < 1]112 0J77 0.066 26962 O.OOE 1 [ 1 1 ]1 13 -OOED 0.0G7 27 206 0.012 1匚1 1 C 114 -0.135 -0.143 28.464 0.012 1 □ 11 II15 0.166 -0.022 30 985 0.009 '[ II1 ]116 -0.094 0.07B 31.505 0,012 1 11 117 -0.017 -0 002 31.527 0.017 I II1匚 II18 0.007 -0J5B 31.531 0.0251 ]11 2 |19 0.075 0.112 31.997 0.031 1匚11匚120 -0155 -0.163 34 036 0.026ACF 在1阶后截尾---MA(1) ,PACF 在2阶后截尾---AR(2),大致判断模型是 ARIMA(2,2,1)。
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浦发银行股票的时间序列分析及预测黄瑾 09金融（4）09050408摘要：股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。
股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。
本文建立了浦发银行股票收益率的时间序列模型，借此对其进行分析和预测。
关键字：股票收益率时间序列模型 ARCH 预测一. 公司前景分析上海浦东发展银行是1992年8月28日经中国人民银行批准设立、1993年1月9日开业，1999年在上海证券交易所挂牌上市（股票交易代码：600000）的股份制商业银行，总行设在上海。
在全国设立了33家直属分行，518个营业机构，员工达18420名，从而架构起全国性商业银行的经营服务格局。
截止2012年9月26日，浦发银行总股本为186.53亿股，实际流通A股14.92亿股，总资产30364.32亿元，在全国上市银行中排名为第六名。
除国有股份制商业银行以外，浦发银行资产规模排名仅次于工商银行，建设银行，农业银行，中国银行、交通银行之后，资产实力比较雄厚，总资产规模较大。
截至2012年9月12日，浦发银行主营收入为400.03亿元，在全部上市银行中排名第8位。
净利润增长率为33.49%，在全部上市银行中排名为第五位，位于民生银行，深发展，工商银行，中国银行之后，但远远高于行业平均的-0.45%的增长率，表现出良好的增长业绩。
截止2012年6月30日，每股收益为0.9220元，排行第五。
可见浦发银行在行业中各方面表现均较为稳定，有着较高的收益率。
综上所述，浦发银行在全国银行业中有一定的实力和地位，并有着良好的盈利能力和收益率。
二．引言在对很多经济时间序列进行分析时，传统的经济计量方法要求序列服从一系列的经典假设，然后建立ARMA模型。
但在现实的经济生活中，有很多时间序列并不服从于这些假设，如金融时间序列中的股票价格、通货膨胀率、利率以及收益率等。
异方差性是很多金融时间序列固有的特点，它们不服从同方差的假设，方差表现出集聚性和波动性的特点。
因此利用传统的模型对这类事件序列进行建模并由此而进行统计推断往往会产生严重的错误。
针对上述不足，Engle于1982年在研究通货膨胀时首先提出ARCH模型，为解决这类问题提供了新的思路。
1986年Bollerslev在Engle基础上对异方差的表现形式进行了直接的线性扩展，形成了更为广泛的GARCH模型。
随后又有一些经济学家对上述模型进行了扩展和完善，形成如GARCH-M模型、IGARCH模型，EGARCH模型等，最终形成了一个所谓的GARCH模型族。
之前大多文章是运用ARCH族模型中的一个或几个少数的模型进行分析描述。
本文试图利用ARCH族模型分别对浦发银行股票日收益率的波动性特征进行分析验证。
三．实证分析1.数据收集本文收集了2011年8月10日至2012年7月12日一年间股票的日收盘价。
2.数据处理在分析浦发银行股票日收益率时,一般将日收益率Rt 为：Rt=log （P ）t-log （Pt-1），其中Pt 为浦发银行股票每日收盘价，日收益率是对每日对数收盘价的一阶差分。
102030403.ADF Test Statistic-3.641853 1% Critical Value* -3.46125% Critical Value -2.874610% Critical Value-2.5737*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(R) Method: Least SquaresDate: 10/20/12 Time: 23:29Sample(adjusted): 9/07/2011 7/12/2012Included observations: 222 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.R(-1) -1.112349 0.305435 -3.641853 0.0003D(R(-1)) -0.029208 0.294873 -0.099053 0.9212 D(R(-2)) 0.005851 0.283652 0.020628 0.9836 D(R(-3)) 0.019049 0.271911 0.070055 0.9442 D(R(-4)) 0.066995 0.262702 0.255022 0.7990 D(R(-5))0.1361950.2559470.5321230.5952D(R(-6)) 0.046988 0.249448 0.188369 0.8508D(R(-7)) 0.091078 0.242196 0.376050 0.7073D(R(-8)) 0.137773 0.234938 0.586422 0.5582D(R(-9)) 0.188605 0.227298 0.829768 0.4076D(R(-10)) 0.285482 0.218517 1.306456 0.1929D(R(-11)) 0.358161 0.209438 1.710105 0.0888D(R(-12)) 0.325955 0.198295 1.643792 0.1018D(R(-13)) 0.266445 0.184707 1.442525 0.1507D(R(-14)) 0.227323 0.169751 1.339155 0.1820D(R(-15)) 0.101804 0.150255 0.677539 0.4988D(R(-16)) -0.016713 0.126632 -0.131979 0.8951D(R(-17)) -0.007424 0.101011 -0.073501 0.9415D(R(-18)) -0.014526 0.066047 -0.219931 0.8261C -0.000808 0.000896 -0.901345 0.3685R-squared 0.592523 Mean dependent var 3.14E-05Adjusted R-squared 0.554196 S.D. dependent var 0.019141S.E. of regression 0.012780 Akaike info criterion -5.796056Sum squared resid 0.032994 Schwarz criterion -5.489509Log likelihood 663.3622 F-statistic 15.45966Durbin-Watson stat 1.984874 Prob(F-statistic) 0.000000从ADF检验中，T统计量为-3.461，对应P值为0，所以表明序列｛R｝平稳。
4.序列自相关和偏自相关检验从图中可以看出，序列的自相关和偏自相关系数均落入两倍的估计标准差内，且Q－统计量的对应的p值均大于置信度0.05，故序列在5％的显著性水平上不存在显著的相关性。
5. 回归模型的建立由于序列不存在显著的相关性，因此将均值方程设定为白噪声。
w=r-0.000579如图所示：序列存在自相关，所以有ARCH效应。
5.Dependent Variable: WMethod: ML - ARCHDate: 10/21/12 Time: 01:18Sample(adjusted): 8/11/2011 7/12/2012Included observations: 241 after adjusting endpointsCoefficient Std. Error z-Statistic Prob.Variance EquationC 3.49E-05 2.74E-05 2.275506 0.0021ARCH(1) -0.116803 0.030285 -3.856790 0.0001ARCH(2) 0.114201 0.034272 3.332159 0.0009GARCH(1) 0.799482 0.156381 5.112398 0.0000R-squared -0.007695 Mean dependent var -0.001158Adjusted R-squared -0.020451 S.D. dependent var 0.013225S.E. of regression 0.013360 Akaike info criterion -5.806810Sum squared resid 0.042302 Schwarz criterion -5.748971GARCH（2，1）所有的系数都通过t检验，效果最好！6. ARCH Test:F-statistic 0.651988 Probability 0.660264Obs*R-squared 3.298235 Probability 0.654112说明浦发银行股票不存在ARCH效应。
四．结论根据建立的ARCH族模型，可以分析浦发银行股票具有较好的稳定性和收益率。
不存在显著的ARCH现象，波动随时间变化而变化较小，说明投资尚成熟。
张江高科股票日收益率一旦受到冲击而出现异常波动较少，抵御风险能力较强，波动持续时间较短。
浦发银行股票风险与收益呈正相关且收益率存在信息冲击曲线的对称特征。
张江高科股票日收益率的长期参数将缓慢的收敛于稳定状态。
选取多个ARCH模型拟合效果的对比分析，并选取一系列指标来评价模型拟合效果的研究思路，尽管可能存在一定的局限性，但为如何对股票日收益选择较为优良模型分析其特征提供了一种比较合理和有效的方法。