时间序列模型在股票预测方面的应用pdf
股票价格预测模型中的时间序列分析研究
股票价格预测模型中的时间序列分析研究股市的涨涨跌跌一直备受人们关注，由于各种因素的影响，股票价格的变化无法被单纯的线性模型所描述。
因此，时间序列分析就成为了一种比较流行的股票价格预测方法。
在本文中，我们将会进一步探究这一模型的特征以及它对股票价格预测的作用。
什么是时间序列分析？时间序列分析，简而言之，就是通过观察数据在时间上的变化规律，来预测未来的变化趋势。
在股票价格预测中，时间通常是指一定的时间间隔内，股票价格的变化情况。
根据这种变化情况，我们可以使用不同的时间序列模型来进行预测，其中最常见的是AR、MA和ARMA模型。
AR模型表示自回归模型，也就是通过历史数据对未来数据进行预测的模型。
MA模型表示移动平均模型，使用平均值来预测未来数据。
ARMA模型则结合了这两种模型的优势。
在进行时间序列分析时，我们需要首先找到一个适当的时间间隔，并使用数据收集、分析来确定最终的模型。
如何应用时间序列分析预测股票价格？当我们使用时间序列分析模型来进行股票价格预测时，首先需要收集过去一段时间内的股票价格数据。
之后，我们可以使用这些数据生成一个时间序列，并对该时间序列进行分析。
一旦我们了解了该时间序列的特征，比如说趋势、周期性、季节性等等，就可以结合不同的时间序列模型来进行预测。
例如，在使用AR（1）模型时，通过计算历史数据的自相关系数，我们可以估计出未来股票价格的变化趋势。
如果我们发现从一个时间段到另一个时间段的股票价格变化相差较大，那么我们就可以使用ARMA模型，以更好地进行预测。
当然，这只是时间序列分析模型中的两种常见模型，我们还可以使用其他不同的时间序列分析模型来进行预测。
需要注意的是，虽然时间序列分析模型在预测股票价格方面是很有效的，但它并不是完美的。
定量分析不会考虑到政治、社会、经济等因素，这些因素在股票价格的波动中也起着不小的作用。
因此，在进行预测时，应该根据所需的获取到股票价格数据，并结合行业与市场相关的政治和经济新闻等信息，才能得到更加准确的预测结果。
基于时间序列分析的股票预测模型的研究
基于时间序列分析的股票预测模型的研究近年来，股票预测技术正受到越来越多专家和研究者的关注，以期望准确预测股票市场未来的变化。
时间序列分析是预测股票市场变化的一种重要方法，其目标是根据历史股票市场数据，预测未来股票市场的走向。
随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于股票市场的预测上。
本文旨在通过分析时间序列分析法在股票市场中的应用，来研究基于时间序列分析的股票预测模型。
首先，本文将讨论时间序列分析的基本原理，包括它是如何分析时间序列数据的，以及它的优缺点是什么。
其次，本文将讨论有关利用时间序列分析法预测股票市场的最新研究，以及常用的算法。
然后，研究者根据实际的股票数据，将讨论如何构建基于时间序列分析的股票预测模型，研究如何分析预测模型的准确度，以及预测模型的不足之处。
同时，本文还将探讨时间序列分析和机器学习技术的结合，讨论如何利用机器学习技术来提高股票预测模型的性能。
最后，本文将提出股票预测模型的发展趋势，以及未来的发展方向。
时间序列分析是预测股票市场的一种重要工具，但也存在一些缺陷，其中包括受时间序列数据质量影响的偏差，以及抽象性太强，无法捕捉股市复杂性的问题。
因此，提出基于时间序列分析的股票预测模型，可能需要结合机器学习技术，以提升股票预测模型的性能。
实际上，许多研究者已经开始探索如何将机器学习技术与时间序列分析相结合，以提高股票预测的准确度。
本文的研究也将重点讨论如何将机器学习技术与时间序列分析相结合，努力实现更准确地预测股票市场的趋势。
综上所述，本文介绍了基于时间序列分析的股票预测模型的研究。
本文分析了时间序列分析的基本原理，以及时间序列分析法在股票市场的预测研究，并介绍了如何构建基于时间序列分析的股票预测模型。
此外，本文也探讨了将机器学习技术与时间序列分析相结合的可行性，以提高股票预测模型的性能。
我们期望通过本文的研究，为投资者提供一种有效地利用时间序列分析法来预测股票市场变化的方法，以及如何利用机器学习技术来提高预测模型的效果。
时间序列法在股票预测中的应用
、
最后从 结果 可以看 出专家建模器选择 的模 型是 Ａ ＲＩ ＭＡ （ １ ，１ ，０） ， 所 以接下来 我们 只进行 指数平 滑模 型的建模 。 ２ 、指数平 滑模 型 在指数平滑建模 中仍 以中信证 券 ２ ０ １ ４年 ８月 ｌ １日至 ２ ０ １ ４年 １ ２月 １ ２日 每 日收盘价作为数据源 ，利用 Ｃ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ 软件对这些数据进行 时间 序列的指数平滑建模 。 在时间序列模块里选 择指 数平 滑模 型。我们 在模 型 的选择 上 选择 “ Ｅ ｘ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ Ｓ ｍｏ ｏ ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ”，然 后在 “Ｃ ｉ ｒ ｔ ｅ ｉ ｒ ａ ” 选 项 中选 择 “ Ｈｏ ｈ ｓ ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ” 。“ 确定 ”后 “ 执行”，最后获得 指数平 滑模 型。 ３、模型的分析与 比较 在模型模块的参数界面查 看模型参 数。本 文选取 了两个模型 中部分 较重要的参数汇总在表 ３—１中。
时 间序 列 法在 股 票 预 测 中 的应 用
张 世 玲
摘 要 ：伴随着我 国市场经济的发展 与繁 荣，股票 已经走进 了我们 的各 家各户 ，成 为 了与大 多数人 息息相 关的投 资产品 。因此。对 于 股票走势的预测也成为越来越 多的人 所关注的问题 。本 文对数据挖掘技术做 了深入的研 究，探讨 了时 间序 列法在股票趋 势的预测 方面的具 体应用。 目前 ，时 问序列预测方法 己经成为预 测法中比较 成熟的一个理论体 系。 因此 ，可 以对股 票市场未 来的走势进 行相对 成熟 的预测 。
裹 ３— １ 中伯 证券收盘价模 型Ｅ 较
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指数平滑 ０ ． ３ ３ ９
时间序列模型在股票价格预测中的应用
时间序列模型在股票价格预测中的应用作者：厉雨静程宗毛来源：《商场现代化》2011年第33期[摘要]本文旨在以时间序列模型为基础，选择紫金矿业日收盘价、万科A日收盘价为研究对象，对上证指数在2008年~2011年的672个日收盘价数据采用SPSS和Eviews两种软件进行研究分析。
在此，本文采用时间序列分析中的一种常见的模型: ARIMA模型进行相关的分析和预测，并对未来10天的日收盘价做短期预测。
通过研究分析可知计算所得的平均相对误差范围均达到要求，则采用ARIMA模型做股票价格预测是可行的。
[关键词]股票时间序列 ARIMA模型一、引言股票是金融市场最主要的金融工具之一，股票价格往往随时间变化而波动, 股票的价格走势直接影响着投资者的经济利益，以及不同行业的景气状况, 也影响和反映着国家的宏观经济政策。
因此，股票价格能否预测及如何预测有着其重大的研究意义。
应用时间序列模型进行预测是较为常见的预测方法，正确的通过时间序列建立相关的模型进行股票价格预测有着重大意义，它在一定程度上能为国家的政策提供一个参考，给人们一个参考有利于公司的发展，有利于国家经济发展。
本文选择紫金矿业日收盘价、万科A日收盘价，采用ARIMA模型做短期预测。
二、数据本文所采用的股票历史价格数据均来源于中证网/，选取紫金矿业日收盘价、万科A日收盘价上证指数近3年的672个日收盘价的数据进行研究分析。
三、模型描述Box- Jenkins 方法（博克思-詹金斯法）--ARIMA模型Box- Jenkins 方法用变量自身的滞后项，以及随机误差来解释该变量, 具体形式可表达成ARIMA(p,d,q)。
其中p 表示自回归过程阶数, d 表示差分的阶数, q 表示移动平均过程的阶数。
ARIMA是自回归移动平均结合（Auto Regressive Integrated Moving Average）模型的简写形式，用于平稳序列通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)若时间序列是平稳的, 可直接运用ARIMA 模型:若时间序列是非平稳的, 则需要经过d 阶差分, 将非平稳时间序列转换成平稳时间序列。
基于时间序列分析算法的股票预测研究
基于时间序列分析算法的股票预测研究股票市场是一个变幻莫测的领域，受到许多因素的影响，固定规律性难以被找到。
然而，随着计算机技术和数据分析算法的不断发展，人们可以使用大数据和机器学习算法对股票进行预测，对投资决策提供参考。
本文章将探讨基于时间序列分析算法的股票预测研究。
一、时间序列分析算法时间序列分析是用于处理时间序列数据的一种方法。
时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点，比如每天的股票价格或季度的销售数据。
在时间序列分析中，通常将这些数据点视为随机变量，并分析其统计特征，如平均数、标准差和自相关性等。
时间序列分析算法可以用来预测未来的值。
通过分析过去的时间序列数据，可以发现其规律性，进而对未来进行预测。
时间序列分析算法可以分为基于模型的方法和非基于模型的方法。
基于模型的方法将时间序列建模为一种数学模型，例如ARIMA模型。
非基于模型的方法则从历史数据中寻找模式来预测未来数据，例如SARIMA模型。
二、股票预测研究股票市场受到各种外部因素的影响，如经济政策变化、自然灾害和社会事件等，这些因素使得股票市场的变化难以预测。
但是，通过对时间序列数据进行分析，可以发现一些基本的行情特征。
这些特征可以用来预测未来的股票价格。
近年来，越来越多的研究者开始将时间序列分析算法应用于股票预测。
他们建立了各种模型来预测未来股票价格。
如何选择一个合适的模型是被广泛研究的问题。
目前，比较常见的股票预测算法有ARIMA模型、神经网络算法和支持向量机算法等。
三、ARIMA模型ARIMA模型是一种基于时间序列分析的预测算法。
ARIMA模型包括自回归AR、滑动平均MA和差分I三个部分，其名称即是ARIMA，由此可见ARIMA模型包含了时间序列中的自回归、滑动平均和差分处理的三种主要方法。
ARIMA模型的优点是预测精度高，但需要比较丰富的样本和统计学方法的认识，同时ARIMA 模型对数据的平稳性前提比较严格，因此在股票市场中的应用有一定的局限性。
基于时间序列分析的股票预测方法研究
基于时间序列分析的股票预测方法研究股票投资一直是广大投资者关注的焦点之一。
而通过分析股票数据寻找投资机会的方法有很多种，其中基于时间序列分析的股票预测方法是一种比较常见的方法。
本文就对基于时间序列分析的股票预测方法进行探讨和研究。
一、什么是时间序列？时间序列是指按照时间先后记录下来的某个现象的数据序列。
时间序列上的每一点都是一个时间节点对应一个现象的观测值。
时间序列是研究时间随着某一特定现象的演变情况而变化的趋势和规律的一种数据类型。
常见的时间序列有气象数据、股票数据、生产数据等等。
二、基于时间序列分析的股票预测方法时间序列分析是一种从已经发生的过去时间序列数据中提取信息并根据这些信息对未来进行预测的一种方法。
时间序列的分析方法一般分为以下几步：1. 确定趋势分量（Trend Component）趋势分量是时间序列中长期变化的一种反应，它反映了时间序列数据的总体趋势。
对于首先进行趋势分析的原始时间序列，可以采用移动平均法或指数平滑法来对趋势分量进行分解。
2. 确定季节分量（Seasonal Component）季节分量是时间序列所呈现的周期性在一年内持续一段时间的重复的规律性变化。
在季节性分析中，我们可以采用加法模型或乘法模型来进行。
3. 进行残差分析（Residual Analysis）残差是指观察值和预测值之间的差异，残差分析是对预测结果进行检验和矫正的一种方法。
残差分析主要通过是否服从随机性的检验，来检验时间序列的预测精度和是否具有一定的预测价值。
4. 确定长期趋势的预测值在确定了趋势分量和季节分量之后，通过趋势分量和季节分量的预测，可以对长期趋势的预测值进行计算和预测。
三、基于时间序列分析的股票预测方法的局限性基于时间序列分析的股票预测方法有一定的局限性，主要表现在以下几个方面：1. 对外部因素的敏感度较低基于时间序列分析的股票预测方法主要依赖历史数据进行预测，因此对于股票市场中一些重要的外部因素所引起的影响，很难准确地进行预测。
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随着科技的不断进步和信息的高速传递，投资者们对于股票市场的关注度也在不断增加。
然而，股票市场的波动性和不确定性给投资者们带来了很大的挑战。
在这样的背景下，如何准确预测股票价格成为了投资者们关注的焦点之一。
本文将从时间序列分析的角度，探讨基于时间序列分析的股票价格预测模型。
时间序列分析是通过观察一系列按照时间顺序排列的数据来研究数据随时间变化的规律，并利用这些规律来进行预测的一种方法。
在股票市场中，股价的变动是一个典型的时间序列数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等多个变量。
首先，进行时间序列分析的第一步是数据的收集和清洗。
股票价格数据通常可以从金融数据提供商或相关交易所获取。
收集到的数据需要进行清洗，包括处理缺失值、异常值等，并统一数据的时间周期，例如以日，周，月为单位。
接下来，进行时间序列的可视化分析。
通过绘制股票价格的折线图，可以直观地反映出股价的波动情况。
此外，还可以绘制移动平均线、趋势线等图形，来辅助分析股价的长期趋势和短期波动。
然后，进行时间序列的平稳性检验。
平稳性是时间序列分析的前提条件，它要求时间序列的均值和方差在不同时间下保持不变。
常用的平稳性检验方法有ADF 检验和KPSS检验等。
在确认时间序列数据的平稳性后，可以对数据应用经典的时间序列模型，如ARIMA模型。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的方法，它结合了自回归(AR)、滑动平均(MA)以及差分运算(I)等多种技术。
此外，还可以考虑使用更高级的模型来进行股票价格的预测。
例如，长短期记忆网络(LSTM)是一种递归神经网络模型，它在处理时间序列数据时具有较好的性能。
LSTM模型可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
在应用时间序列模型进行股票价格预测时，还需要注意选择适当的训练集和测试集。
在使用历史数据训练模型时，要注意选择合适的时间段，同时要确保选取的样本具有代表性。
时间序列分析在经济预测中的应用
时间序列分析在经济预测中的应用时间序列分析是一种经济学和统计学中常用的方法，用于研究随时间变化的数据。
在经济学领域，时间序列分析被广泛应用于经济预测，帮助政府、企业和个人做出更准确的决策。
本文将探讨时间序列分析在经济预测中的应用，介绍其基本概念、方法和实际案例。
### 1. 时间序列分析基本概念时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点。
时间序列分析旨在揭示数据随时间变化的规律性，以便进行预测和决策。
在经济学中，时间序列可以是股票价格、GDP增长率、通货膨胀率等经济指标，通过对这些数据进行分析，可以帮助我们了解经济的发展趋势和周期性变化。
时间序列分析的基本概念包括趋势、季节性和周期性。
趋势是数据长期变化的方向，可以是增长趋势、下降趋势或平稳趋势。
季节性是数据在特定时间段内重复出现的规律性波动，如节假日销售额增加、冬季用电量增加等。
周期性是数据在较长时间跨度内呈现的波动，通常周期为数年或数十年。
### 2. 时间序列分析方法时间序列分析的方法主要包括描述统计、平稳性检验、自相关性检验、建立模型和预测。
描述统计是对时间序列数据的基本特征进行总结和分析，包括均值、方差、标准差等。
平稳性检验是检验时间序列数据是否具有稳定的统计特性，如果数据不稳定，需要进行差分处理。
自相关性检验是检验时间序列数据是否存在自相关性，即相邻观测值之间的相关性。
建立模型是根据时间序列数据的特点选择合适的模型，常用的模型包括ARIMA模型、ARCH模型等。
预测是利用建立的模型对未来数据进行预测，帮助做出决策。
### 3. 时间序列分析在经济预测中的应用时间序列分析在经济预测中有着广泛的应用，可以帮助政府、企业和个人做出更准确的决策。
以下是时间序列分析在经济预测中的几个典型应用场景：#### 3.1 GDP增长预测GDP（国内生产总值）是衡量一个国家经济总量的重要指标，对于政府制定经济政策和企业投资决策具有重要意义。
通过时间序列分析，可以对GDP增长趋势进行预测，帮助政府和企业做出相应调整。
股票价格预测中的时间序列分析算法研究
股票价格预测中的时间序列分析算法研究股票市场一直以来都是投资者关注的焦点，预测股票价格波动对于投资者来说至关重要。
时间序列分析作为一种重要的预测方法被广泛应用于股票价格预测中。
本文将探讨时间序列分析算法在股票价格预测中的应用。
时间序列分析是根据过去一段时间内的数据模式和趋势，对未来的数据进行预测的统计方法。
在股票价格预测中，时间序列分析算法旨在发现价格的规律和周期性，并基于这些规律进行预测。
首先，时间序列分析算法中的重要工具之一是移动平均模型（Moving Average, MA）。
移动平均模型是根据过去一段时间内股票价格的平均值来预测未来的价格。
移动平均模型可分为简单移动平均模型（Simple Moving Average, SMA）和加权移动平均模型（Weighted Moving Average, WMA）。
简单移动平均模型计算未来价格时，将过去一段时间内的价格相加，然后除以时间的长度，得到预测的平均值。
简单移动平均模型对所有过去时间点的价格赋予相同的权重，属于一种较为简单的预测方法。
加权移动平均模型在计算预测价格时，通过为过去的价格赋予不同的权重，因此可以更好地反映近期价格的影响。
加权移动平均模型中通常使用指数加权移动平均模型（Exponential Weighted Moving Average, EWMA），该模型赋予过去时间点的价格指数权重，近期的价格权重高于远期价格，因此能更好地捕捉到价格的快速变化。
其次，时间序列分析中另一个重要的算法是自回归移动平均模型（AutoRegressive Moving Average, ARMA）。
自回归移动平均模型是时间序列分析中经典的算法之一，它结合了自回归模型（AutoRegressive, AR）和移动平均模型（MA）。
自回归模型基于过去时间点的价格值来预测未来的价格，它假设未来的价格与过去的价格存在一定的相关性。
移动平均模型则是基于过去一段时间内的价格差异来进行预测，它假设未来的价格与过去价格的差异有关。
基于时间序列数据的股票价格预测研究
基于时间序列数据的股票价格预测研究股票价格预测一直是投资者和交易员们关注的焦点，因为这对于他们的决策和操作至关重要。
随着技术的不断发展，数据分析成为进行股票分析的重要手段。
其中，时间序列数据是一种常用的数据类型，它包括了股票价格及其变化趋势随时间变化的数据信息。
本文将通过分析基于时间序列数据的股票价格预测研究的现状和方法，来探讨如何利用时间序列数据进行股票分析和预测。
第一部分：基本概念在进行时间序列数据分析之前，有必要先了解一些概念。
时间序列数据是由一组按时间顺序排列的数值组成的序列，常用于描述某个系统随时间演化的情况，如股票价格变化趋势。
时间序列数据的基本特征包括周期性、趋势性、季节性和随机性等，这些特征能够为股票价格的预测提供基础。
第二部分：时间序列分析方法时间序列数据分析方法包括趋势分析、周期分析、季节分析和残差分析等。
其中趋势分析可以通过线性回归和移动平均等方法实现。
周期分析可以通过傅里叶变换或小波变换等数学工具实现。
季节分析可以通过计算同一周期内不同年份数据的平均值和方差等指标。
残差分析则是检验模型的一种方法，其原理在于比较模型预测值和实际值之间的误差是否满足随机性。
第三部分：时间序列模型时间序列模型是一种通过分析时间序列数据并构建数学模型来预测未来数据的方法。
时间序列模型可以基于多种算法实现，如自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)、自回归条件异方差(ARCH)模型和自回归移动平均条件异方差(ARMA-GARCH)模型等。
ARIMA模型是预测股票价格的常用模型之一，主要有ARIMA(1,1,1)模型。
但是需要注意的是，时间序列模型需要满足平稳性假设，即序列数据的均值和方差在时间上没有明显的变化趋势。
第四部分：实践应用股票价格预测的实践应用主要包括两个阶段：建立时间序列模型和进行预测。
在建立时间序列模型时，必须确保数据的完整性和准确性，而在进行预测时，可以根据模型的结果和历史数据预测未来走势。
基于BiLSTM-SA-TCN时间序列模型在股票预测中的应用
基于BiLSTM-SA-TCN时间序列模型在股票预测中的应用基于BiLSTM-SA-TCN时间序列模型在股票预测中的应用摘要：股票市场一直以来都是一个高度复杂且变动快速的领域，准确预测股票价格一直是投资者和市场分析师的挑战。
随着深度学习的发展，人们开始运用神经网络模型进行股票预测，取得了一定的成果。
本文介绍一种基于BiLSTM-SA-TCN的时间序列模型，以及其在股票预测中的应用。
该模型由三个主要组成部分构成，分别是BiLSTM模型、注意力机制(SA)和TCN模型。
BiLSTM模型用于捕捉时序信息，注意力机制用于提取关键特征，TCN模型用于进行长期依赖建模。
我们通过实证研究，证明了该模型在股票预测中的有效性和准确性。
1. 引言股票市场作为金融领域的核心，一直以来都备受关注。
股票价格的预测一直是投资者和市场分析师的重要任务，它们通过预测股票价格的上升或下降趋势来进行投资和决策。
然而，股票市场的高度复杂性和不稳定性使得股票价格难以进行精确预测。
传统的统计方法和基于规则的方法已经无法满足市场需求，因此人们开始尝试运用机器学习和深度学习的方法来提高预测准确性。
2. 相关工作在过去的几年中，深度学习在股票预测领域取得了一定的成果。
其中，循环神经网络(RNN)是最常用的方法之一，它能够捕捉时间序列的长期依赖关系。
然而，传统的RNN模型在训练过程中存在梯度消失或梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，人们提出了双向循环神经网络(BiRNN)和门控循环单元(GRU)等改进方法。
此外，注意力机制也被引入到RNN模型中，用于提取关键的时序特征。
在时间序列建模方面，一种称为TemporalConvolutional Network(TCN)的模型也引起了人们的关注。
TCN模型通过一维卷积操作来建立时间序列中的长期依赖关系，有效地解决了RNN模型中的梯度消失和梯度爆炸问题。
TCN模型在语音识别、自然语言处理和股票预测等领域都取得了出色的结果。
时间序列分析在股价建模及预测中的应用word版本
时间序列分析在股价建模及预测中的应用摘要：我国的股票市场是一个高度复杂的非线性动力系统，现实生活中预测股市的未来变化具有十分重要的意义。
近年来，基于时间序列分析的预测方法在各个领域中都得到了广泛的应用。
而对股票价格进行预测较为普遍的模型就是时间序列模型，因此本文将时间序列建模方法应用于股票收盘价的建模和预测。
文章采用中国石化157个交易日（自2013年6月19日至2014年2月11日间）内股价数据为研究对象，采用ARIMA模型进行建模和预测。
关键词：股票收盘价；ARIMA模型；预测一、引言随着我国证券市场的规范和发展，股票在整个国民经济的发展中发挥着日益重要的作用，它为国家和企业筹集了社会上的闲置资金，优化了资源配置，而且股票市场在某种程度上也是社会经济运行状况的“晴雨表”[1]。
在股票市场中，收盘价不仅可以评判当前股票市场的行情，还可以为下一个交易日的开盘价提供依据。
所以，对于股票收盘价将来变化趋势的预测是投资者和研究者进行股市分析时关注的主要问题[2]。
股市并不是完全由随机因素控制的，股价的走势本身还会受到一些规律性因素的影响。
正是因为这一点，才使得人们对股票价格进行预测有了可能性。
股市会受到经济周期、财政政策、政治因素、甚至投资者心理因素等多方面的因素的共同影响。
目前主要的预测方法有：基于时间序列的股价预测；基于神经网络的股价预测；以及使用证券投资分析法对股价进行预测等。
本文采用时间序列分析方法进行分析，主要有两方面的原因：一、时间序列有记忆性，股价的往期走势或多或少会对当前交易日的股价产生影响，时序分析能够对未来股票收盘价进行相对准确预测[3]；二、时间序列方法建模简便，准确度较高。
投资者可以根据股价预测情况改变或调整投资策略，在一定程度上可以减轻股市风险对投资者个人和社会经济的影响，保证社会经济平稳有序的运行。
二、基于时间序列分析的股价建模（一）建立模型本文选取中石化157个交易日内股票收盘价数据作为研究对象，由于数据不存在异常值，故不需要对原始数据进行预处理。
【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.。
(仅供参考)时间序列模型在股票预测方面的应用pdf
时间序列模型在股票预测方面的应用摘要股票市场作为国民经济的重要组成部分，股票市场的发展对国民经济的发展起到重要的推动作用，同时股票市场的运行又受到整个国民经济发展形势的制约。
中国股票市场自建立起到现在取得了长足的进步，但市场表现出的波动幅度和风险性要大大高于国外成熟的资本市场。
因此，在我国股票市场即将取得重大发展的时期对其进行波动特征研究就显得尤为重要。
本文以上证综合指数月市盈率作为研究对象，采用ARMA模型并结合Eviews8.0统计软件对样本数据进行分析。
针对寻找影响市盈率多种因素的困难，提出从市盈率的的数据本身出发，利用B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA，对股票市盈率分析并预测。
对上证综合指数的市盈率的数据实证研究并短期预测，结果表明其预测效果良好。
关键词：股票时间序列分析市盈率 ARMA模型预测ABSTRACTThe stock market is an important part of the national economy, its development plays a critical role in national economy, at the same time, the operation of the stock market is restricted by the developing situation of the whole national economy. Chinese stock market grows fast and has made great progress since it was founded, and the market risk and volatility is much larger than that of foreign markets. So it is necessary to study the volatility character of stock market when it is on the developing way. In this text, we will regard Shanghai stock composite price-earning ratios as the main study object, and try to use the ARMA models to describe the volatility character with the statistic software EViews8.0. As for the difficulties of looking for a variety of factors influencing the price-earning ratios, the model built by the data itself with B- J’s method of time series is presented to analyze and to forecast. A stock’s price-earning ratios empirical research is carried out, which is included short-term forecast. The result shows that the method gives a good short-term predict.Key words: stock, analysis of the series, price-earning ratios, ARMA models, forecast0 引言市盈率是投资者分析股票价值的重要指标，其定义为每股股票价格与每股税后利润的比率，全称为“市价盈利比率”。
基于时间序列分析技术的股票价格预测研究
基于时间序列分析技术的股票价格预测研究股票价格预测一直是投资者和股民关注的热门话题。
因为股票价格的波动不仅影响到投资人的收益，更反映了市场对于企业的信心度和未来发展潜力。
而时间序列分析技术则是股票价格预测的重要工具之一。
本文将围绕时间序列分析技术这一主题展开讨论，了解其原理、应用以及优缺点等方面。
一、时间序列分析技术的原理时间序列是以时间为标识的一组随机变量的观测结果。
其包含3个要素：时间、样本点和变量。
时间序列分析技术主要是通过观测历史数据的周期性规律、趋势变化、季节性变动等特征，建立合适的模型对未来的股票价格进行预测。
时间序列分析技术的主要模型有AR(AutoRegression)模型、MA(MovingAverage)模型、ARMA(AutoRegressive Moving Average)模型以及ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)模型。
AR模型是指自回归模型，MA模型是指移动平均模型，ARMA模型是自回归移动平均模型，ARIMA模型则是包含了差分的自回归移动平均模型。
二、时间序列分析技术的应用时间序列分析技术的应用范围非常广泛，在金融领域的应用则最为突出。
股票价格预测是其中一个重要的应用方向。
通过时间序列分析技术对历史数据进行建模，对未来的价格进行预测，为市场参与者提供了一个预判股票价格未来波动趋势的工具。
另外，时间序列分析技术还可用于研究股票市场的效率、波动性等规律。
同时，它还能分析股票价格与宏观经济环境、相关行业的关联性等方面。
三、时间序列分析技术的优缺点时间序列分析技术具有较高的预测准确度，并能够较好地反映历史数据的趋势规律和季节性变动等特征。
其主要缺点在于，对于非线性事件的预测能力较差。
此外，时间序列分析技术对于异常事件和噪声数据的适应能力较弱，需要合理处理异常数据才能更好地提高预测准确率。
四、时间序列分析技术对于股民投资的意义时间序列分析技术对于股民投资有着重要意义。
基于BiLSTM-SA-TCN_时间序列模型在股票预测中的应用
经网 络 （ ＢｉＬＳＴＭ⁃ＳＡ⁃ＴＣＮ ） 股 票 预 测 模
型． ＢｉＬＳＴＭ⁃ＳＡ⁃ＴＣＮ 模 型 中 的 学 习 单 元
和预测单元可以有效学习重要的股票数
据，同时能够抓取长时间的依赖信息，输
出次日股票收盘价预测值． 实验结果表
明，ＢｉＬＳＴＭ⁃ＳＡ⁃ＴＣＮ 模型在多个 数 据 集
（１）
ＣＮＮ⁃ＢｉＬＳＴＭ⁃ＡＭ 模型具有较好的泛化能力． 但上述
Ｃ ＝ ｔａｎｈ（ Ｗ ｉ ∗ｈ ｔ － １ ＋ Ｗ ｃ ∗ｘ ｔ ＋ ｂ ｃ ） ，
（３）
股指，同时，预测模型存在时效性问题．因此，股票预
ｏ ｔ ＝ σ（ Ｗ ｏ ∗ｈ ｔ － １ ＋ Ｗ ｏ ∗ｘ ｔ ＋ ｂ ｏ ） ，
络，最后通过全连接层输出预测值， 实验结果表明
声、强时变性等特点［６］ ，机器学习模型通常会因过拟合而降低预测模型
的泛化能力，以及模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳．
在时间序列预测中，由于数据随时间的变化而变化，基于机器学习的模
型可能无法很好地适应所有类型的数据．
收稿日期 ２０２２⁃１０⁃３１
资助项目 重庆市自然科学基金（ ｃｓｔｃ２０２１ｙｃｊｈ⁃
向后处理序列，另一个从后向前处理序列，可以捕获
大盘股和中小盘股；纵向，按照股票分类进行选择，
序列中的双向信息． 因为前面的股票数据可能会对
包括金融、房地产、煤炭、钢铁、有色金属、石油化工、
后面的产生影响，可以有效学习股票数据中长期依
赖关系、挖掘输入序列的特征规律，从而提高序列建
汽车等 ７ 大总类．选取的股票如表 １ 所示．
的相似 度， 以 获 得 相 应 的 权 重 值 （ Ｖａｌｕｅ） ；２） 使 用
股价预测中的时间序列模型优化研究
股价预测中的时间序列模型优化研究在金融领域，股价预测一直是一个备受关注的话题。
准确地预测股价涨跌对投资者和资产管理者来说至关重要。
而时间序列模型作为一种重要的预测工具，已经成为股价预测中的主流方法之一。
然而，如何优化时间序列模型，提高预测准确性，仍然是一个具有挑战性的问题。
首先，时间序列模型在股价预测中的应用非常广泛。
时间序列模型的基本假设是未来的事件取决于过去发生的事件。
这些模型通常基于历史股价数据进行建模和预测，通过分析过去的数据模式和趋势，来预测未来的股价走势。
常用的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）等。
然而，时间序列模型在股价预测中存在一些局限性。
首先，股价受到多种因素的影响，包括市场供需关系、公司业绩、宏观经济环境等。
仅仅依靠时间序列模型可能无法全面考虑这些因素对股价的影响。
其次，股票市场具有高度的不确定性和随机性，时常出现异常波动，这对传统的时间序列模型构成了挑战。
因此，优化时间序列模型成为提高股价预测准确性的关键。
为了优化时间序列模型，提高股价预测的准确性，研究人员提出了一系列的方法和技术。
以下是一些常见的时间序列模型优化方法：1. 多变量建模：传统的时间序列模型通常只考虑单一变量（如股价）对未来的预测。
然而，考虑到股价受多种因素的影响，建立包含多个变量的模型可能会带来更准确的预测结果。
例如，可以将宏观经济指标、公司财务数据等因素纳入模型进行联合建模，以更全面地考虑影响股价的因素。
2. 特征工程：特征工程是指对原始的股价数据进行处理和转换，提取出更有价值的特征，以供时间序列模型使用。
例如，可以计算出股价的涨跌幅、波动率等指标，通过这些衍生指标来增加模型的预测能力。
此外，还可以引入技术指标（如移动平均线）和基本面指标（如市盈率）等，以丰富模型的输入特征。
3. 模型选择和参数调优：除了常见的MA、AR和ARMA模型，还有许多其他时间序列模型可供选择，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、长短期记忆网络（LSTM）等。
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。
基于时间序列模型的股票预测算法研究
基于时间序列模型的股票预测算法研究股票市场一直以来都是投资和赚钱的好地方，但是股票市场却也是一个充满着风险的市场。
在这样的市场中，想要获得高额的收益就要具备一定的股票分析和预测的能力。
基于这样的需求，我们可以使用时间序列模型来解决这样的问题。
时间序列模型是一种基于时间序列的统计模型，根据之前一定时间内的数据情况，对未来市场走势进行预测。
时间序列模型的基本方法就是将历史数据进行分解，确定趋势、季节变化、随机波动等因素，然后再根据这些因素进行预测。
首先，为了预测股票市场未来的趋势，我们需要对股票市场的历史数据进行收集，并进行分析。
在这个过程中，我们需要利用统计学方法，通过平均值、方差、标准差等指标来分析数据。
利用这些指标，我们可以将历史数据进行分析，从而得到市场的趋势和周期。
接下来，我们需要进行时间序列模型的建立。
时间序列模型主要包括AR、MA、ARMA、ARIMA等多个方法。
其中AR是自回归模型，MA是移动平均模型，ARMA是自回归移动平均模型，ARIMA是差分自回归移动平均模型。
这些模型都是基于历史数据的分析结果，并且可以评估市场波动性、收益率变化以及长期趋势等因素。
对于时间序列模型的建立，我们需要对历史数据进行分布检验和白噪声检验。
分布检验主要是用来检测市场数据是否符合特定的概率分布，白噪声检验则主要是用来检测市场的历史数据是否随机分布。
基于这样的检验，我们可以为模型的建立提供可靠的数据支撑。
在时间序列模型的建立之后，我们需要进行模型的预测。
为了实现股票市场的预测，我们一般采用滚动预测方法，即预测下一个时间点的市场走势，并且将这个预测结果作为下一次预测的输入。
通过这样的方式，我们可以实现股票市场的实时预测，并且在市场波动较大的情况下，及时进行调整。
总之，基于时间序列模型的股票预测算法，可以为投资者提供重要的参考信息。
通过历史数据的分析和模型的建立，我们可以更好的理解市场的长期趋势和短期波动，从而实现更为准确的市场预测。
基于时间序列的股票预测研究
基于时间序列的股票预测研究股票市场是一个充满不确定和波动的市场，其中的投机，商业热情和市场心理作用使股票价格波动极大。
因此，股票价格的预测一直是金融市场和投资者关注的重点。
而时间序列分析是股票价格预测中使用最广泛的方法之一。
时间序列是指在一段时间内连续测量到的数据序列。
在股票市场中，时间序列数据是指有关价格、成交量、股票指数等变量每天或每周的收盘价、成交量、涨跌幅等数据。
通过这些数据，我们可以进行协整关系、平稳性检验和模型选择等分析，最终实现对股票价格的预测。
时间序列分析的主要方法包括 ARIMA 模型、 GARCH 模型、 RNN 网络等。
ARIMA 模型是基于时间序列数据的自回归（AR）、移动平均（MA）和积分（I）的组合模型，能够处理随机、周期性和重叠的时间序列问题。
GARCH 模型可以分析时间序列数据的波动性，并进行风险分析，同时还能处理股票收益率的异方差性问题。
RNN 网络是神经网络的一种，可以建立具有记忆功能的时间序列模型，并可以自动学习历史数据的规律，应用广泛。
除了上述方法，时间序列分析还需要结合一些统计工具如ADF检验、Bollinger Bands、MACD等技术指标，以及宏观经济指标如GDP、PMI、CPI等，来实现多维度、多角度的分析。
它们可以为股票市场的价格预测提供实时的、准确的指标，帮助投资者做出更明智的决策。
然而，时间序列方法仍有其局限性，不同市场特征差异、交易量等非线性因素的影响都可能降低预测的准确性。
因此，许多学者在不断探索提高时间序列方法的预测精度。
例如，一些学者将机器学习方法融合到时间序列分析中，利用机器学习算法的优势来解决传统时间序列分析中存在的问题。
总之，时间序列方法是股票价格预测中最重要的方法之一。
随着大数据和机器学习的不断发展，时间序列方法的应用将更加广泛，预测结果也将更加准确。
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时间序列模型在股票预测方面的应用摘要股票市场作为国民经济的重要组成部分，股票市场的发展对国民经济的发展起到重要的推动作用，同时股票市场的运行又受到整个国民经济发展形势的制约。
中国股票市场自建立起到现在取得了长足的进步，但市场表现出的波动幅度和风险性要大大高于国外成熟的资本市场。
因此，在我国股票市场即将取得重大发展的时期对其进行波动特征研究就显得尤为重要。
本文以上证综合指数月市盈率作为研究对象，采用ARMA模型并结合Eviews8.0统计软件对样本数据进行分析。
针对寻找影响市盈率多种因素的困难，提出从市盈率的的数据本身出发，利用B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA，对股票市盈率分析并预测。
对上证综合指数的市盈率的数据实证研究并短期预测，结果表明其预测效果良好。
关键词：股票时间序列分析市盈率 ARMA模型预测ABSTRACTThe stock market is an important part of the national economy, its development plays a critical role in national economy, at the same time, the operation of the stock market is restricted by the developing situation of the whole national economy. Chinese stock market grows fast and has made great progress since it was founded, and the market risk and volatility is much larger than that of foreign markets. So it is necessary to study the volatility character of stock market when it is on the developing way. In this text, we will regard Shanghai stock composite price-earning ratios as the main study object, and try to use the ARMA models to describe the volatility character with the statistic software EViews8.0. As for the difficulties of looking for a variety of factors influencing the price-earning ratios, the model built by the data itself with B- J’s method of time series is presented to analyze and to forecast. A stock’s price-earning ratios empirical research is carried out, which is included short-term forecast. The result shows that the method gives a good short-term predict.Key words: stock, analysis of the series, price-earning ratios, ARMA models, forecast0 引言市盈率是投资者分析股票价值的重要指标，其定义为每股股票价格与每股税后利润的比率，全称为“市价盈利比率”。
它可估计股票的投资报酬和风险，如果能对股票市盈率进预测有助于投资者做出合理的投资决策，使社会财富在不同投资者之间进行优化分配。
许多学者对市盈率已进行研究。
吴世农和吴育辉指出了企业及所在行业的发展前景、未来的收益和风险是影响市盈率的三大影响因素。
丁忠明指出了创业板股票月均发行市盈率与场指数正向相关，与上市溢价率负相关。
蔡玉兰在固定增长股利贴现模型的基础上，结合资本资产定价模型和改进的杜邦分析法，指出股利发放率、无风险报酬率、贝塔系数、市场组合的预期报酬率等九大因素影响市盈率。
王春丽通过建立面板模型探究在市净率( P/B) 、系数和流通股比例( CSP) 等因素共同影响下行业整体业绩增长对市盈率水平的影响。
吴树畅就股价与股价的驱动因素关系分析构建动态市盈率模型，来揭示不同类型市场不同类型公司市盈率大小的驱动因素。
以上学者大体上都是从影响市盈率的因素进行研究但是市盈率是企业在资本市场上一系列复杂活动共同作用所形成的结果，很难从某一个或几个因素对市盈率正确的分析。
经济运行过程从较长时间序列看，由于市场机制的作用，呈现一定的规律。
影响股价的政治、经济、企业状况、股民心理等多方面因素都会在股票价格反映出来，股票的市盈率是股价与税后利润的比率，因此在预测股票的市盈率可从其数据本身出发，而不必考虑各种因素的影响。
本文利用博克斯和詹金斯( Box and Jenkins) 创立著名的B-J 方法对股票市盈率已有的历史数据建立ARMA模型。
由于它考虑到市盈率在时间序列上的变化规律性，又考虑了随机波动的干扰性，故可较准确预测股票的市盈率短期变化。
1 模型的建立1.1 ARMA 模型简介如果时间序列{yt}满足:其中: 是独立同分布的随机变量序列，并且对任意的t，则称时间序列{yt}服从(p,q)阶自回归移动平均模型，记为ARMA(p,q)。
为自回归系数，为移动平均系数。
对于ARMA(p,q)模型，当q=0时，模型即为AR(q); 当p=0时，模型即为MA(p)模型。
B-J 方法的ARMA 建模步骤：第一步判断时间序列是否是平稳序列，如果不是平稳序列可以经过差分转化为平稳序列。
第二步利用样本数据自相关函数和偏自相关函数的工具进行时间序列模型阶数的识别。
第三步确定模型阶数后可对模型参数估计。
第四步对模型的适合性进行检验，即对模型的残差序列进行白噪声检验。
若残差序列不是白噪声序列，意味着残差序列还存在有用的信息没被提取，需要进一步改进模型。
第五步若模型经检验是合适的，同时也符合实际意义，可用于短期预测。
1.2 ARMA模型对单支股票市盈率实证分析和预测由于受众多因素的影响，股票的价格经常处于不断的变化之中，股票的每股收益受到公司的经营及一些国家法令政策的影响也在随机地变化，这样计算出来的每天的股票市盈率是随机的，故可以把它作为一个时间序列，通过研究它的统计特性，预测市盈率的发展情况，为投资决策者提供参考。
股票的价格及其每股净收益在股票的报刊杂志及其许多网站均可以查到，为本论文研究方便地提供了数据，本文选取上证综合指数股票月市盈率数据189个( 1999．01－2014．09，数据来源于大智慧) ，通过以下公式计算股票市盈率，即: 股票市盈率= 股票的收盘价/税后的每股收益，结果见图1。
图12 模型的计算2.1 模型平稳性检验为了对上证综合指数股票的市盈率建立适宜模型，首先对其序列的统计特性进行分析。
通过利用软件Eviews8.0做出股票的市盈率线图。
从图2可直观看出皖维高新股票的市盈率先开始迅速下滑然后再缓慢上升，其市盈率表现波动，初步说明此时间序列具有不平稳性。
1020304050607080图2再从图3样本的自相关和偏自相关图发现其样本的自相关函数 AC 是拖尾，并且衰减非常缓慢的，又进一步表明此股票的市盈率数据序列为非平稳序列。
行单位根检验。
从图4可看出，检验统计量 ADF 样本值分别大于 1%、5% 以及 10% 的显著性水平下的临界值，说明此序列是非平稳序列。
图3图4为了进一步从理论上证明其不平稳性，对其进行一阶差分。
从差分过后的序列的线图看出其波动较未差分之前的数据平缓许多图5，再对其进行单位根检验从发现一图6阶差分后单位根的样本统计量值分别小于 1%、5%、10% 各自水平的临界值，可拒绝原假设，即该序列是平稳序列。
-20-15-10-5051015SER02图5图62.2 模型的阶数的识别按照 B-J 理论对序列进行平稳处理后要对模型阶数识别。
本文选取上证综合指数股票的市盈率序列通过单位根检验发现是非平稳序列，然后对此序列进行一阶差分后转为平稳序列。
从一阶差分序列的自相关分析图（图7）中发现自相关与偏自相关图并不具备明显拖尾或截尾性质，很难辨别模型ARMA(p,q)的阶数，导致这样结果可能对原序列差分时丢失许多信息。
由于一般经济系统中在没有季节周期因素情况下，其自回归的阶数一般不超过 5，移动平均阶数不超过2。
在模型识别中，允许一定的灵活性是一个一般原则。
现实世界几乎不存在真实模型。
模型识别中只要所选模型既在统计上合理，又有实际意义就行。
故本文对上证综合指数股票市盈率序列采用如下措施进行模型识别。
图7ARMA 的自相关函数：当p=0时，ARMA(p,q)退化为MA(q)则，ARMA的自相关函数具有截尾性质当q=0时，ARMA(p,q)退化为AR(q)则，ARMA 的自相关函数具有拖尾性质当p≠0时，即ARMA(p,q)函数具有拖尾性质2.3 参数估计（1）用普通最小二乘法回归的结果为：Method: Least SquaresDate: 04/23/16 Time: 15:02Sample (adjusted): 1999M03 2014M09Included observations: 187 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.Y(-1) 0.043027 0.073262 0.587305 0.5577R-squared 0.000663 Mean dependent var -0.117754Adjusted R-squared 0.000663 S.D. dependent var 3.421928S.E. of regression 3.420794 Akaike info criterion 5.302956Sum squared resid 2176.540 Schwarz criterion 5.320234Log likelihood -494.8263 Hannan-Quinn criter. 5.309957Durbin-Watson stat 2.017191图8（2）有时用普通最小二乘法回归时，也可加入常数项。