ARMA在經(jīng)濟預測中考慮了時間序列的依賴性和隨機波動的干擾,并且短期趨勢的預測準確性很高。本文運用ARMA模型對南天信息（000948）股票的成交量波動（2018/7/13-2019/6/13）進行實證分析,并做出試探性的預測。通過預測值與真實值之間的對比可知ARMA模型在理想的證券市場環(huán)境下能夠做出較為準確地預測。但證券市場的發(fā)展性缺陷可能導致ARMA模型預測失效,要提升ARMA模型對現(xiàn)有證券市場預測的準確性,還需改善我國證券市場環(huán)境并加強對投資者的理想教育。 

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、實證分析及預測
    (一)數(shù)據(jù)來源
    (二)平穩(wěn)性檢驗(ADF)檢驗
    (三)模型定階及參數(shù)估計
    (四)擬合效果以及預測
三、缺點與改進
    (一)缺點
    (二)改進
四、建議
    (一)健全信息披露機制
    (二)加強證券市場化建設(shè)
    (三)加強對投資者的理性投資教育


【參考文獻】：
期刊論文
[1]ARMA模型在股票中的應用[J]. 林藍玉,陳秀芳,張德飛.  經(jīng)濟研究導刊. 2018(26)
[2]基于GARCH模型的股票指數(shù)收益率波動性分析[J]. 徐旭初,楊寧.  聊城大學學報(自然科學版). 2017(04)
[3]基于ARMA模型的深圳股票市場春節(jié)效應實證分析[J]. 潘麗群,何紅芳,喬立娟.  金融經(jīng)濟. 2017(04)
[4]基于ARMA-GARCH模型的股票價格分析及預測[J]. 鐘騏.  中國市場. 2017(01)
[5]基于ARMA模型對股票“青島海爾”成交量的分析預測[J]. 林杰,朱家明,陳富媛.  哈爾濱師范大學自然科學學報. 2016(06)
[6]基于ARMA模型預測股票價格的實證分析[J]. 孟坤,李麗.  河北北方學院學報(自然科學版). 2016(05)
[7]基于ARMA（p,q）模型的云南特色股票實證研究[J]. 郭聰聰,郭俊娟,劉旭,張德飛.  經(jīng)濟研究導刊. 2015(14)
[8]考慮流動性風險的ARMA模型在股票收益率中的應用研究[J]. 陳瑤.  河南科學. 2014(04)
[9]ARMA模型在股票價格預測中的應用[J]. 徐亞鵬,陳貴磊.  才智. 2013(25)



本文編號：3666277