股票的相关分析及趋势预测

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股票的上升趋势怎么判断

股票的上升趋势怎么判断股票的上升趋势是指股票价格在一段时间内持续上涨的走势。

判断股票的上升趋势通常需要从技术分析和基本分析两个方面进行考虑。

技术分析是通过观察股票价格的走势图和相关技术指标来判断股票的未来走势。

常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）、动量指标（Momentum）等。

首先，可以从股票的价格走势图中观察股票的涨幅、波动情况以及价格形态。

如果股票价格持续上涨，且呈现较小的波动幅度，同时形成一系列的高点和低点，那么可以认为股票存在上升趋势。

其次，移动平均线是判断股票趋势的重要指标之一。

一般来说，股票价格在上涨趋势中，会保持在移动平均线之上，并且移动平均线之间的排序也是重要的判断依据。

例如，股票的5日均线在10日均线之上，而10日均线在20日均线之上，这种情况通常被认为是股票上升趋势的形成。

另外，相对强弱指标（RSI）也是判断股票上升趋势的重要工具。

RSI是根据某一段时间内股票收盘价的涨跌情况来计算的。

当RSI指标值在70以上时，说明股票可能已经进入超买状态，上升趋势可能要结束或者进入调整期。

而当RSI 指标值在30以下时，说明股票可能已经进入超卖状态，上升趋势可能会继续。

此外，动量指标（Momentum）也可以用来判断股票的上升趋势。

动量指标是通过比较一段时间内的股票价格涨跌幅度来计算的。

如果股票价格的涨幅持续增加，而涨幅逐渐放缓，那么可能预示股票的上涨趋势即将结束；而如果股票价格的涨幅持续增加，且涨幅继续加速，那么可能预示股票的上升趋势将继续。

除了技术分析，基本分析也是判断股票上升趋势的重要方面。

基本分析主要是通过研究公司的财务报表、行业发展情况、市场竞争等因素来判断股票的上升趋势。

首先，要研究公司的财务报表，特别是利润表和现金流量表。

如果公司连续几个季度或几年的净利润和现金流量保持增长，资产负债表也保持健康，那么说明公司的经营状况良好，有望支撑股票价格的上涨。

其次，要关注公司所处的行业发展情况。

归纳推理股票分析法

归纳推理股票分析法归纳推理股票分析法是一种通过搜集和整理相关信息，从而推断出股票未来走势的方法。

它基于归纳逻辑，通过总结过去的股票数据和市场趋势，来预测未来的股票走势。

归纳推理股票分析法主要包含以下几个方面：第一，分析基本面。

基本面分析是通过研究公司的财务数据、竞争环境、行业前景等因素，来判断一只股票的投资价值。

投资者可以根据公司的财务报表，如利润表、资产负债表和现金流量表等，来评估公司的经营状况和盈利能力。

此外，还可以研究公司所在行业的竞争格局和发展趋势，分析行业前景和公司的市场地位。

基本面分析可以帮助投资者了解公司的内外部环境，从而预测股票的未来走势。

第二，分析技术面。

技术面分析是根据股票的历史价格、成交量和其他技术指标，来预测股票的未来走势。

投资者可以通过绘制股票的K线图、均线图和技术指标图，来观察股票的价格趋势和市场情绪。

例如，可以使用移动平均线来判断股票的长期趋势，使用相对强弱指数（RSI）来判断股票的超买和超卖情况。

技术面分析可以帮助投资者发现股票价格的变化规律，从而做出相应的投资决策。

第三，分析市场环境。

市场环境是指宏观经济环境对股票市场的影响。

投资者可以关注经济指标、政策法规和市场心理等因素，来判断市场的整体走势和热点板块。

此外，还可以关注市场流动性、市场风险和投资者情绪等因素，来判断市场的风险偏好和投资机会。

通过分析市场环境，投资者可以更准确地预测股票的未来走势。

总之，归纳推理股票分析法通过分析基本面、技术面和市场环境，来预测股票的未来走势。

投资者可以综合考虑各种因素，做出理性的投资决策。

然而，需要注意的是，归纳推理股票分析法并不能完全预测股票的未来走势，投资者应该注意风险控制和多样化投资，降低投资风险。

股票的相关系数

股票的相关系数股票的相关系数是投资者在分析市场风险和预测股价走向时需要注意的指标。

在这篇文章中，我们将全面介绍相关系数的定义、计算方法、特点以及应用情况，帮助读者更好地理解和运用这一指标。

相关系数是用来度量两个变量之间相关程度的指标。

在股票市场中，相关系数通常用于衡量不同股票的价格波动是否存在关联。

相关系数的取值范围在-1~1之间，取值越接近1或-1，表示这两个股票的价格波动越强烈地存在正相关或负相关关系；取值越接近0，说明两个股票的价格波动关系越弱。

计算相关系数的方法比较简单。

首先需要计算出两个股票的价格变化率，然后将这两列数据进行成对匹配后计算其协方差（Covariance），最后将协方差值除以两个样本的标准差（Standard Deviation）之积即可得到相关系数。

如果两个变量完全无关，则相关系数为0；如果两个变量完全正相关，则相关系数为1；如果两个变量完全负相关，则相关系数为-1。

基于ARIMA模型的股票价格预测分析

基于ARIMA模型的股票价格预测分析1. ARIMA模型简介ARIMA模型是时间序列分析中一种非常常用的模型，其全称是Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归、差分、移动平均模型。

ARIMA模型可以用于对时间序列的预测和分析，其基本假设是时间序列数据存在一定的趋势、季节性等特征，可以通过对这些特征进行建模来预测未来数据趋势。

ARIMA模型的核心是通过对时间序列数据的自相关系数和偏自相关系数进行分析，来建立适当的模型。

其中，自相关系数代表时间序列数据自身的相关性，而偏自相关系数则代表其对应的拖尾效应。

2. ARIMA模型在股票价格预测中的应用股票价格作为金融交易市场中的重要指标，其受到市场消息、宏观经济环境、公司业绩等多种因素的影响。

因此，利用ARIMA 模型对其进行建模，可以更好地预测未来股票价格的趋势和波动情况。

一般而言，股票价格的时间序列数据呈现出一定的趋势性和季节性。

利用经验法则对其进行建模的话，需要进行常数项调整，季节性调整等一系列复杂的操作。

而使用ARIMA模型，则可以更加方便地对这些因素进行建模。

在具体应用中，首先需要进行时间序列数据的预处理，包括去除非平稳因素、平稳检验、差分等。

然后，对处理后的数据进行自相关系数、偏自相关系数的分析，找出最适合的ARIMA模型。

最后，使用该模型进行预测，并进行误差检验。

3. 基于ARIMA模型的股票价格预测案例以某公司股票价格的预测为例，分析其未来60个交易日的股价波动情况。

首先，进行数据预处理。

使用包含该公司股票价格的时间序列数据，进行ADF检验和差分操作，得到平稳后的时间序列数据。

然后，使用ADF检验的结果，确定差分阶数，得到ARIMA(0,1,2)模型。

通过对该模型的自相关系数、偏自相关系数分析，得到ARIMA(0,1,2)模型。

最后，使用该模型进行未来60个交易日的股价预测，并进行误差检验。

股票的趋势形势分析

股票的趋势形势分析股票的趋势形势分析是投资者在股票市场中进行买卖决策的重要依据。

趋势形势分析主要是通过对股票价格的长期走势进行分析，找到股票价格的发展趋势，并根据趋势发展的特点，制定相应的投资策略。

股票的趋势形势分析可以从以下几个方面进行：首先，通过对股票价格的历史数据进行分析，可以找到股票的长期趋势。

对于股票长期上升趋势的股票来说，投资者可以选择追涨买入，以获得更高的收益。

而对于股票长期下降趋势的股票来说，投资者可以选择逢高卖出，以避免持仓风险。

其次，通过对股票价格的短期波动进行分析，可以找到股票的短期趋势。

股票的短期趋势往往受到市场情绪和资金流向的影响，投资者可以通过技术分析的方法，如K线图、移动平均线等，来判断股票的短期走势，并据此决策买卖时机。

再次，通过对股票价格的周期性波动进行分析，可以找到股票的周期性趋势。

股票价格往往会出现周期性的涨跌，投资者可以通过对周期性趋势的分析，来抓住股票价格的短期机会，实现买低卖高的策略。

最后，通过对股票价格与相关影响因素的关系进行分析，可以找到股票的相关趋势。

股票价格的走势往往与市场因素、行业因素、公司基本面等相关，投资者可以通过对这些因素的分析，来判断股票价格的未来走势，并作出相应的投资决策。

在进行股票的趋势形势分析时，需要充分考虑风险因素。

股票市场存在着价格波动、信息不对称等风险，投资者应该根据自身的风险承受能力和投资目标，制定合理的投资策略，以降低投资风险。

总之，股票的趋势形势分析是投资者进行买卖决策的重要工具，通过对股票价格的长期走势、短期波动、周期性波动以及与相关因素的关系等进行分析，可以找到股票价格的趋势，从而制定相应的投资策略。

但需要注意的是，股票市场存在着风险，投资者在进行股票投资时要谨慎，并根据自身情况制定合理的投资计划。

投资趋势分析预测

投资趋势分析预测近年来，随着经济全球化的加速发展，投资成为了人们广泛关注的话题。

在日益激烈的竞争中，投资者们追求更加合理有效的投资策略，以获取更多的资金回报。

针对这一需求，投资趋势分析预测应运而生。

本文将从不同角度展开，探讨投资趋势分析预测的相关内容。

1. 宏观经济环境分析在进行投资趋势分析预测前，了解宏观经济环境的发展势头是至关重要的。

投资者需要了解国内外的经济政策、货币政策以及产业发展方向等因素，从而更好地把握投资机会和风险。

2. 行业发展态势分析不同行业的发展态势存在差异，对于投资者来说，弄清各行业的热度、增长潜力和竞争情况可为其提供参考。

比如，电子商务、人工智能和生物科技等行业近年来备受瞩目，这些行业有望成为未来的投资热点。

3. 公司基本面分析了解公司的基本面十分重要。

投资者可以通过研究公司的盈利能力、资产负债表和现金流量表等财务指标来评估公司的健康程度，从而判断其投资潜力。

但需要注意的是，基本面分析只是投资决策的参考因素之一，还需要结合其他因素综合分析。

4. 技术指标分析技术指标是投资趋势分析预测中常用的工具之一。

通过分析股价、成交量、移动平均线等指标的走势，可以发现潜在的投资机会。

例如，股价长期向上且成交量放大，表明该股票可能处于上升趋势，投资者可以考虑买入。

5. 市场情绪分析市场情绪对于投资趋势的形成和发展起着重要作用。

投资者可以关注市场的情绪指标，如市场波动指数（VIX）和投资者情绪调查等，以了解市场参与者的情绪变化。

当市场情绪过度悲观时，可能意味着市场已经过度抛售，投资者可以考虑逢低买入。

6. 相关资产分析在进行投资趋势分析预测时，还需要考虑相关资产的走势。

一些资产之间存在相关性，它们的变动可能对投资决策产生影响。

例如，黄金和美元通常呈现反向运动，当黄金价格上升时，美元往往走低。

投资者可以通过分析不同资产之间的相关性，制定多样化的投资策略。

7. 投资时间窗口分析合理选择投资时间窗口对于投资者来说也非常重要。

股票分析技巧知识点

股票分析技巧知识点股票分析是投资者在买卖股票时必备的一项技能。

通过对市场行情、公司财务状况以及其他相关信息的全面分析和判断，可以帮助投资者做出更准确的决策。

本文将介绍股票分析的一些关键技巧和知识点，帮助投资者提高投资水平。

一、基本面分析基本面分析是分析股票投资价值的重要方法。

它主要通过对公司的财务报表、经营状况、行业及市场趋势等因素进行综合考量，评估一支股票的内在价值。

以下是一些基本面分析的关键要点：1. 公司财务状况：投资者应仔细研究公司的财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表。

关注公司的盈利能力、偿债能力和现金流状况，以判断其财务稳定性和持续发展能力。

2. 行业分析：了解所投资公司所在的行业特点和发展趋势，比较不同公司在同一行业的竞争地位和优势。

行业分析有助于确定公司的盈利前景和成长潜力。

3. 市场趋势：跟踪市场的宏观经济数据、政策变化和行业走势，把握市场情绪对股票走势的影响。

市场趋势分析可辅助投资者判断股票的买入或卖出时机。

二、技术面分析技术面分析是通过研究股票的历史走势和交易量等数据，以图表分析、指标计算等方法预测未来价格走势。

技术面分析常用的工具和方法包括：1. K线图：通过绘制股票价格的开盘价、最高价、最低价和收盘价等数据，形成不同形态的K线图。

通过分析K线图的形态变化和交易量，可以了解市场的供需关系和市场情绪，辅助投资决策。

2. 移动平均线：移动平均线是股票价格的平均值，可用于观察价格的长期趋势。

常用的移动平均线有5日、10日、20日、50日和200日等不同时间段的计算方法。

3. 相对强弱指数（RSI）：RSI是技术面分析中常用的一个指标，用于测量一段时间内股票涨跌幅的强度和速度。

RSI通常在0至100之间变动，70以上表示超买，30以下表示超卖。

三、风险控制风险控制是股票投资中至关重要的一环。

以下是一些常用的风险控制策略和方法：1. 分散投资：投资者应将资金分散投资于不同行业、不同类型的股票，以降低个别股票的风险对整体投资组合的影响。

如何判断股票的下跌趋势

如何判断股票的下跌趋势
判断股票的下跌趋势可以通过以下几种方法：
1. 技术分析：技术分析通过研究股票的价格图表和相关技术指标来预测股票价格的走势。

常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI)、MACD等，这些指标能够显示股票价格的趋势和力量，帮助判断下跌趋势的持续性。

2. 基本面分析：基本面分析主要研究公司的财务状况、行业竞争力和市场前景等因素，通过对这些因素进行分析来判断股票的投资价值。

如果公司的业绩下滑、盈利能力受到影响或者行业整体处于不利情况下，那么股票可能会出现下跌趋势。

3. 量价分析：量价分析是通过观察成交量和股价的关系来判断市场的供需关系和股票的趋势。

一般情况下，当股票价格下跌时，成交量会逐渐增加，意味着卖压较大，股票的下跌趋势可能会持续。

4. 市场情绪分析：市场情绪对股票价格走势有着重要影响。

当市场情绪低迷、投资者情绪负面时，股票往往处于下跌趋势。

可以通过观察市场参与者的情绪指标（如投资者信心指数）和舆论来判断市场情绪的变化。

综合运用以上方法，并结合个人的投资经验和判断，可以更准确地判断股票的下跌趋势。

然而需要注意的是，股票市场存在风险，投资者应谨慎判断和决策。

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案例 1“深发展”和“四川长虹”两只股票的相关分析及趋势预测一、案例简介股市的走势是所有股票投资者关注的问题,同时股市走势还是经济走势的“晴雨表”。

怎样选择一种简易而有效的方法对股票市场的大盘指数和个股行情走势进行预测,是众多股民普遍关注并急待解决的问题。

本案例以“深发展”和“四川长虹”两只股票为例进行相关分析,观察二者之间变化的密切程度,然后分析是否可以依据某一只股票的价格变动来预测另一只股票的价格变动。

在此基础之上,又以“深证指数”和“深发展”、“上证指数”和“四川长虹”从1994 年12 月29 日到1998 年3 月13 日期间的日收盘价格指数和日收盘价为原始数据, 试图通过几种方法的对比寻找一种较为简单而有效的方法,以此对股市的走势进行预测。

本案例采用典型的个股“深发展”,指的是深圳特区6 家城市信用社通过股份制改造组建而成的深圳发展银行。

该银行于1987 年5 月向社会公开发行股票, 同年12 月8 日开业,1991 年4 月3 日在深圳证券交易所上市。

另一个典型个股“四川长虹”即四川长虹电器股份有限公司。

该公司属于电子行业,成立于1988 年7 月8 日,1994 年3 月11 日在上海政权交易所上市交易。

在两者的发展历程中,业绩均连年增长较快,发展的潜力都很大,都对股市具有一定影响力,各自在大盘中占有较大权重,扮演着“领头羊”的角色。

因此我们选择这两只股票进行观察和分析,目的是想研究能否用这两只权重较大的个股的行情变化预测市场指数的走势,以及预测的准确度如何。

变量名及含义分别为(见表3-1):表3-1含义把统计的基本分析和预测方法运用于股市数据的分析和预测之中;掌握统计分析和预测方法在股市分析中的特殊性。

五、参考答案对于案例中讨论的问题,可作多种解释和分析,以下答案可供参考:(一) 对“深发展”和“四川长虹”两种股票进行相关分析 1 .将数据盘中的数据文件读入到TSP 软件中去。

因为我们一共有780 个交易日的数据可以先建立一个有780 个样本的新文件,然后输入以下命令: READ DATA1.TXT X1 X2X3X4即可将数据调入。

2.利用散点图观察变量间的关系,命令如下:SCAT X1 X2所的结果如下(图3-1):可见二者具有较明显的相关性。

可以作进一步的相关分析。

 3.在TSP 软件下,利用“COVA”作X1 与X2的相关分析,得出二者的相关系数为0.838(前600 个有效样本),观察两只股票的时间-价格图,二者的变化趋势的确是基本一致的。

见图3-2。

4.趋势值的剔除。

为了判断这两只股票之间究竟是因果关系还是共变关系, 可以先将趋势值剔除后再观察二者的关系,如果相关系数仍然很高,则为因果关系,否则为共变关系。

我们用5 次移动平均值作为趋势值,并假设其为加性,剔除趋势后,再做二者的相关分析,则相关系数降为-0.0221。

具体可用“GENR”等命令:SMPL GENRGENRGENRGENR5 640 A=[ X1 + X1(-1)+ X1(-2)+ X1(-3)+ X1(-4)]/5A 1 = X1- A B=[ X2+ X2(-1)+ X2(-2)+ X2(-3)+ X2(-4)]/5B=X -B 12 COV AB11GRAPH A B 11最小值-6.88600这里 A 与 B 分别是剔除趋势后“深发展”和“四川长虹”的收盘价。

所得结果见表 3-2 及图 3-3。

 表3-2 剔除趋势值后X 1和X 2的相关分析日起:6-17-1998/时间:23:44 样本范围:5~640 样本观察值个数:636可见,二者的相关是由于数据的动态趋势造成的数字相关,并非是本质的相关联系。

虽然在趋势上呈现出一支波动的现象(见图3-2),但这只能说明二者对政策或其他可能的因素做出的反映基本一致,并不代表二者之间一定存在必然的联系。

但是,毕竟两只股票在特定情况下对市场的反应是较为一致的,因此通过一只股票来预测另一只股票的走势并非不切实际。

需要注意的事,因为二者不是必然的因果联系,因此分析者要严密注视两只股票动向保持一致的前提条件是否有所改变。

对这些前提条件或者说是基础条件的分析与检测是很复杂的,我们可以简单地通过检测二者的相关系数是否维持较高水平不变或者是呈上升趋势来实现这一目的。

一旦二者的相关系数值呈现下降的趋势,那么通过其中之一来预测另一只股票的走势将不再可行。

(二) 预测分析的方法与步骤首先做变量间的散点图,以便从中获得如何进行下一步分析的启发。

SCAT X 3 X 1 所得结果如下(见图 3-4):从图 3-4 中我们可以看出,“深发展”与“深证指数”之间呈现较强的相关性,个股与大盘的变化方向与幅度基本一致,据此我们可以进行进一步的相关分析,来判断它们之间具体的相关程度。

1.相关分析。

命令分别如下: COVA X 3 X 1 所得结果如下(见表 3-3): 表 3-3日期:6-17-1998/ 时间:23:49 样本范围:1~640 样本观察个数:640X 1 和 X 3 的相关分析最小值1.0000000相关分析的结果证实了我们前一步分析所作出的结论“深发展”和“深证指数”的相关系数高达0.92。

由于“深发展”的流通量在“深圳证券”交易所的总流通两中占的份额较大,可能导致它对大盘的带动作用,正如相关分析的结果所显示的那样。

无论引起高度相关的原因是什么,这样显著的相关关系都可以作为我们下一步预测分析的依据和基础。

2.预测分析。

对于这一问题,可有多种不同的数据分析方法,方法不同,结果也不会完全一致。

以下建议方法可供参考(使用TSP)软件: (1)移动平均法 移动平均法是以移动平均数作为预测值的方法。

移动平均数是根据预测事件各时期的实际值,确定移动周期,分期平均、滚动前进所计算的平均数。

这一方法着重于用近期数值进行预测,因此更接近于实际。

我们认为用此法对本例预测最为有效(见图 3-5)。

不过这种方法也只适用于对较稳定事件作滚动预测。

具体操作命令如下:SMPL 600 780 GENR X 1 Y=[ X 1 (-1)+ X 1 (-2)+ X 1 (-3)+ X 1 (-4)+ X 1 (-5)]/5PLOT X 1 X 1 Y 其中: X 1 Y 代表移动平均预测值。

(2)指数平滑平均数法指数平滑平均数法是从移动平均数发展形成的一种指数加权移动平均数。

它利用本期预测值和实际资料,以平滑系数α为加权因子来计算指数平滑平均数。

指数平滑平均数预测,就是以次平滑平均数为下期的预测值。

α是一个经验数据, 本例中分别选α=0.999 和α=0.594 进行一次、二次指数平滑预测,预测期为 760~780。

本例中,二次指数平滑预测值与实际值比较接近。

当然这也取决于对参数α的选取。

具体操作命令如下: 一次指数平滑: SMPL 600 700 SMOOTH X XS 11其中:X S 代表指数平滑预测值。

1所的结果为(见表 3-4): 表 3-4 X 1 的一次指数平滑日期:6-18-1998/时间:2:12 样本范围:600~760 样本观察值个数:161 指数平滑方法:一次指数平滑法原始序列名:X 预测序列名:X S 11参数ALPHA 剩余平方和均方根误差 End of period levels:MEAN0.999 195.9917 1.103331 22.89995SMPL 600 780PLOT X XS 11输出结果为(见图3-6):二次指数平滑:SMPL 600 760SMOOTH X XS 11所得结果为(见表3-5): 表3-5的二次指数平滑X1日期:6-18-1998/时间:2:12 样本范围:600~760 样本观察值个数:161 指数平滑方法:二次指数平滑法原始序列名:X 预测序列名:X S 11参数ALPHA 剩余平方和均方根误差 End of period levels:MEANTREND0.999 195.9917 1.103331 22.89995 -0.103117SMPL 600 760SMOOTH X XS 11输出结果为(见图3-7):(3)ARIMA(M,N)模型法。

ARIMA(M,N)模型在动态形式下,一个影响系统的扰动项被牢记一定时期, 从而影响后继行为。

正是系统的这种动态性,引起了时间数列中的依存关系。

本案例通过ARIMA(1,1)回归后,发现t 检验不显著,因此仅须AR(1)即可(其F 检验值也有显著提高)。

ARIMA(1,1)回归的步骤如下: SMPL 600 760LS X1C AR(1) MA(1) 回归结果为(见表3—6):表3—6 X1 的ARIMA(1,1)模型LS// 因变量是X1日期:6—18—1998/ 时间:2:13 样本范围:600~760样本观察值个数:161 Convergence achieved after 3iterations变量系数回归系数标准差t—检验值2—TAILSIGC 24.107999 3.3776278 7.1375534 0.000MA(1) 0.0771266 0.0810520 0.9515691 0.341 AR(1) 0.9731460 0.0 62.851775 0.000判定系数0.963110 调整后的判定系0.962643被解释变量平均值被解释的变量方差残差平方和F—检验值26.78776 5.272199164.0621 2062.520回归标准差 D.W 检验值对数似然值1.019003 1.999564 -229.9658SMPL 600 780 FORCST X 1FPLOT X 1 X 1F 其中: X 1F 代表 ARIMA(1,1)预测值。

预测结果为(见图 3—8):图 3—8 X 1 的 ARIMA(1,1)模型预测图形 AR(1)回归的步骤如下:SMPL 600 760LS X 1 C AR(1) 回归结果为(见表 3—7):表3—7 LS// 因变量是X1X的AR (1)模型时间:2:141日期:6—18—1998/ 样本范围:600~760 样本观察值个数:161 Convergence achieved after 1 iterations变量系数回归系数标准差t—检验值2—TAILSIGC 23.805217 3.3142162 7.1827594 0.000AR(1) 0.9759617 0.0151929 62.238304 0.000判定系数0.962899 调整后的判定系0.962665被解释变量平均值被解释的变量方差残差平方和F—检验值26.78776 5.272199 165.00354126.560回归标准差D.W 检验值对数似然值1.018704 1.835901 -230.4264FSMPL 600 780 FORCST X1PLOT X XF 111其中, X F 代表AR (1)预测值。