本文關鍵詞：基于時間序列的股票趨勢預測研究及R語言應用

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【摘要】：目前,股票市場以其高風險高收益的特點越來越受到投資者的關注。股票交易市場快速發(fā)展對于增加國民經(jīng)濟有效性也產(chǎn)生了重大的影響。與此同時,一些公開的有用信息以及歷史的股票市場指數(shù)對于預測未來的股票收益也有不可分割的聯(lián)系。ARIMA模型是一個基于時間序列預測的統(tǒng)計模型,尤其對于短期預測更為有效。運用ARIMA模型來對歷史的股票交易數(shù)據(jù)進行分析,并預測未來的股票價格走勢,為投資者提供更好的投資時機。研究結(jié)果使用R語言做可視化呈現(xiàn)。結(jié)果表明,ARIMA模型對于短期的股票預測有較好的效果。
【作者單位】： 蘭州財經(jīng)大學統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 時間序列分析股票分析 數(shù)據(jù)挖掘 ARIMA R語言
【分類號】：TP311.13;F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言 隨著股票市場的快速發(fā)展,股票市場每天都有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,同時,由于上市公司數(shù)量的增加,披露公開的財務數(shù)據(jù)信息也日漸龐大,運用已有的信息對股票價格和趨勢預測,已經(jīng)成為投資者選擇適當時機投資的重要因素。 時間序列數(shù)據(jù)廣泛的應用于各個研究領域中,尤其在股票

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2 張翼飛;陳洪;劉嶺;張彥琦;郭波濤;易東;;ARIMA季節(jié)乘積模型在腸道傳染病預測中的應用[J];激光雜志;2008年02期

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5 吳u，

本文編號：792570