本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列分析在股票中的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)》 2014年

時(shí)間序列分析在股票中的研究與應(yīng)用

尤作軍  

【摘要】：股票市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r在一定程度上可以反映國(guó)家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、公司的發(fā)展?jié)撃堋⑷嗣竦氖杖胨降鹊�，因此在股票走�?shì)方面的研究吸引了大批學(xué)者的關(guān)注。但是在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的走勢(shì)方面還存在較大困難，建立一種準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格未來(lái)走勢(shì)的模型已經(jīng)成為金融專家和投資者的首要任務(wù)。目前，預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的方法多種多樣，但是均存在對(duì)股票價(jià)格的波動(dòng)擬合效果較差，預(yù)測(cè)精度有限等問(wèn)題。由于時(shí)間序列模型具有應(yīng)用范圍廣、限制要求低、短期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)，因此時(shí)間序列模型已經(jīng)成為金融預(yù)測(cè)領(lǐng)域較流行的預(yù)測(cè)模型之一。本文在基于基本時(shí)間序列分析模型的基礎(chǔ)上結(jié)合小波分析以及灰色理論在股票預(yù)測(cè)中的作用，分別提出了基于小波分析的ARIMA模型和新陳代謝GM(1,1)-TARMA模型，并利用上證指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)效果。主要內(nèi)容如下： 1）深入分析了上證指數(shù)的變化規(guī)律，針對(duì)上證指數(shù)的波動(dòng)性以及非平穩(wěn)性，對(duì)1990年12月到2013年3月的月平均收盤價(jià)建立基于小波分析的ARIMA模型，仿真結(jié)果顯示該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，實(shí)用性較強(qiáng)。小波分解技術(shù)能有效的解決了原始序列差分平穩(wěn)后成為白噪聲序列的問(wèn)題，而且與原始序列的時(shí)序圖相比，小波分解后的低頻序列的時(shí)序圖走勢(shì)更平滑，能更好地反映出樣本數(shù)據(jù)間的線性關(guān)系，，有利于建立時(shí)間序列模型。 2）由于股票價(jià)格指數(shù)系統(tǒng)是一個(gè)樣本數(shù)據(jù)量相對(duì)較大的系統(tǒng)，而灰色預(yù)測(cè)模型主要針對(duì)小樣本的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為了能夠?qū)⒒疑A(yù)測(cè)模型應(yīng)用到數(shù)據(jù)樣本較大的系統(tǒng)中，本文引入新陳代謝GM(1,1)模型，利用新陳代謝GM(1,1)灰色模型與TARMA模型建立了GM(1,1)-TARMA混合模型來(lái)擬合上證指數(shù)。并利用TARMA模型對(duì)新陳代謝GM(1,1)模型的殘差進(jìn)行修正，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。最后，使用Matlab軟件和Eviews軟件對(duì)上證指數(shù)2013年6月到2013年8月的月平均收盤價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析和比較，結(jié)果表明GM(1,1)-TARMA混合模型能夠更好的預(yù)測(cè)該股票價(jià)格指數(shù)的走勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.51;O211.61
【目錄】：

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10 鄭璐石;鄭穎人;;對(duì)時(shí)間序列分析的建模問(wèn)題初探[A];水電與礦業(yè)工程中的巖石力學(xué)問(wèn)題——中國(guó)北方巖石力學(xué)與工程應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議文集[C];1991年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 際平;[N];中國(guó)信息報(bào);2011年

2 ;[N];中國(guó)信息報(bào);2001年

3 ;[N];中國(guó)信息報(bào);2002年

4 鄭向陽(yáng);[N];金融時(shí)報(bào);2011年

5 廣東商學(xué)院教授 林洪;[N];南方日?qǐng)?bào);2011年

6 林霖 熊鑫;[N];中國(guó)證券報(bào);2003年

7 金融學(xué)博士、宏觀經(jīng)濟(jì)分析師 程實(shí);[N];國(guó)際商報(bào);2011年

8 美國(guó)加州州立大學(xué)(長(zhǎng)堤)商學(xué)院教授 孫滌;[N];上海證券報(bào);2010年

9 劉紅巖、何軍;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2003年

10 戴偉高　戴成;[N];期貨日?qǐng)?bào);2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 聶淑媛;時(shí)間序列分析的早期發(fā)展[D];西北大學(xué);2012年

2 范國(guó)鋒;基于熱分析及其時(shí)間序列分析的高磷鐵礦還原過(guò)程動(dòng)力學(xué)研究[D];昆明理工大學(xué);2013年

3 王棟;隨機(jī)與混沌神經(jīng)放電節(jié)律的時(shí)間序列分析[D];陜西師范大學(xué);2010年

4 陶麗麗;基于AFS理論的管理方法及其應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2013年

5 曾高;顱高壓數(shù)學(xué)模型的建立研究[D];北京大學(xué);2008年

6 董科強(qiáng);分形理論和時(shí)間序列分析若干問(wèn)題研究[D];北京交通大學(xué);2011年

7 金菊良;遺傳算法在水資源工程中的應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2000年

8 岳東杰;水利水電工程變形監(jiān)測(cè)中GPS技術(shù)與數(shù)據(jù)處理研究[D];河海大學(xué);2006年

9 胡錫健;股票量?jī)r(jià)漸近分布及其變點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制監(jiān)測(cè)[D];新疆大學(xué);2008年

10 譚泗橋;支持向量回歸機(jī)的改進(jìn)及其在植物保護(hù)中的應(yīng)用[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張盼;長(zhǎng)武塬區(qū)地下水位變化特征研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2010年

2 梁海嘯;青藏鐵路大風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)風(fēng)速預(yù)測(cè)算法研究[D];中南大學(xué);2010年

3 李程;三峽庫(kù)區(qū)水質(zhì)時(shí)間序列分析與發(fā)布[D];武漢大學(xué);2005年

4 魏勍颋;網(wǎng)絡(luò)流量行為的測(cè)量分析與預(yù)測(cè)[D];南昌大學(xué);2005年

5 朱文驥;基于Box-Jenkins法對(duì)玻璃纖維增強(qiáng)模塑料老化預(yù)測(cè)的模型研究[D];武漢理工大學(xué);2006年

6 高峰;時(shí)間序列分析在顧客滿意度中的應(yīng)用研究[D];華東師范大學(xué);2007年

7 朱名勛;湖南省物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究[D];中南大學(xué);2005年

8 李學(xué)勃;火電企業(yè)燃煤價(jià)格與電力需求分析及預(yù)測(cè)實(shí)證研究[D];對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2007年

9 劉菊艷;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)[D];西安科技大學(xué);2010年

10 葉英;我國(guó)沿海運(yùn)輸市場(chǎng)現(xiàn)狀分析及預(yù)測(cè)實(shí)證研究[D];武漢大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列分析在股票中的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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