时间序列分析课程设计报告

合集下载

时间序列分析课程设计报告 (1)

时间序列分析课程设计报告 (1)

中国铁路客运量的时间序列分析辜予薇1303050225统计0502摘要首先,本文对中国铁路客运的现状及影响客运量的因素作了简要的分析,并说明了运用时间序列分析方法对中国铁路客运量作预测的现实意义。

接下来,文中收集到了从2002年1月至2008年10月中国铁路客运量的数据,经过一系列分析,对野值进行了相应的替换,并通过平稳化和零均值化将原序列转化为适宜建立时间序列模型的新序列X。

然后,本文用Box-Jekins方法对序列X进行初步识别,拟合出基本模型,并使用F检验定阶法和最佳准则函数定阶法确定模型的阶数,建立了AR(1)模型。

其后,本文还使用Pandit-Wu方法建立起了ARMA(4,3)模型,并将此模型与之前的AR(1)模型作了简单的对比。

在模型建立后,本文分别用两个模型进行了内插和外推预测,比较了它们的预测误差,最后肯定了ARMA(4,3)模型的优越性,并对预测结果进行了简单的分析,提出了自己的建议。

关键词平稳化 Box-Jekins F检验最佳准则函数 Pandit-Wu 预测1引言铁路由于具有运距长、全天候、安全性强、运能大、受自然铁条件影响小的优点,在众多的交通工具中具有得天独厚的优势,无论在货运和客运上,都受到社会公众的亲睐。

[1]而铁路客运又是我国交通运输体系中与老百姓联系最紧密的运输方式,无论远赴他乡的学子,还是行色匆匆的打工仔,都于长长的列车有着不解之缘。

而我们知道,在高峰时期购票难的问题一直困扰着广大的出行者,现时值春运,国家和有关部门及时获取信息,有效地统筹安排铁道和列车资源就显得尤为重要。

我们认为,在众多的信息中,打算乘火车出行的人数是一个关键,它直接关系着有关部门需要开派多少车的问题。

如果车派少了,必然有部分的出行者由于无法买到车票而耽误行程,造成社会公众的不满;但另一方面,如果开派的列车数超过了实际需要,就会有过度“不满员”的情况,不仅加大了列车的运行成本,还造成了资源的浪费。

时间序列分析实验报告(3)

时间序列分析实验报告(3)

时间序列分析实验报告(3)《时间序列分析》课程实验报告⼀、上机练习(P124)1.拟合线性趋势12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95data a;input gov_cons@@;time=intnx('year','1jan1981'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;cards;12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95;proc gplot;plot gov_cons*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;proc autoreg;model gov_cons=t;output out=out p=forecast;proc gplot data=out;plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis='1jan1981'd to '1jan1993'd by year;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析:由上图可得DW的统计量等于2.7269,R⽅等于0.9555,SBC的值为48.3900913,AIC的值为47.420278.⼀元线性模型的截距等于9.7086,系数等于1.9829,且P<0.0001,故拒绝原假设,存在显著的线性关系。

2.拟合⾮线性趋势1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95data b;input index@@; time=intnx('year','1jan1991'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;t2=t**2;cards;1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95;proc gplot;plot index*time=1;symbol1c=black v=star i=join;proc reg;model index=t t2;model index=t2;output out=out p=index_cup;proc gplot data=out;plot index*time=1 index_cup*time=2/overlay ; symbol2 c =red v =none i =join w =2 l =3; run ;分析:⽅差结果显⽰,8435.02=R ,说明因变量84.35%由模型确定,P<0.0001,所以模型显著。

时间序列高分课程设计

时间序列高分课程设计

时间序列高分课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能够理解时间序列数据的定义和特点,掌握时间序列分析的基本概念和原理。

2. 学生能够运用所学知识对时间序列数据进行预处理,包括缺失值处理和异常值检测。

3. 学生能够运用时间序列分析方法,如自相关函数、偏自相关函数等,进行时间序列数据的特征提取和分析。

4. 学生能够掌握至少两种时间序列预测模型,如ARIMA模型、LSTM神经网络,并了解其适用场景。

技能目标:1. 学生能够运用编程工具(如Python)对时间序列数据进行处理和分析。

2. 学生能够运用统计软件或编程环境(如R、Matlab)进行时间序列预测模型的构建和优化。

3. 学生能够独立完成一个时间序列数据分析项目,包括数据预处理、模型选择、预测分析及结果评估。

情感态度价值观目标:1. 学生能够认识到时间序列分析在现实生活中的广泛应用和价值,激发对数据分析的兴趣和热情。

2. 学生能够通过小组合作,培养团队协作精神和沟通能力,增强解决问题的信心和责任感。

3. 学生能够关注时间序列分析领域的发展动态,培养终身学习的意识。

本课程针对高年级学生,结合学科特点,注重理论与实践相结合,旨在提高学生的时间序列数据分析能力。

课程目标具体、可衡量,有助于学生和教师在教学过程中明确预期成果,并为后续教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 时间序列基本概念:时间序列的定义、组成部分、平稳性检验及白噪声序列。

2. 数据预处理:时间序列数据的收集与整理,缺失值处理,异常值检测与处理方法。

3. 时间序列特征分析:自相关函数、偏自相关函数、自协方差和自协方差函数,时间序列的周期性、趋势性、季节性分析。

4. 时间序列预测模型:- 传统模型:ARIMA模型及其扩展形式,如季节性ARIMA模型;- 机器学习模型:LSTM神经网络,时间卷积网络(TCN)等。

5. 模型评估与优化:预测结果的评价指标,如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),模型参数调优方法。

时间序列分析课程设计

时间序列分析课程设计

游程检验
Zscore(居民消费指数) 检验值
a
.000000 21 13 34 10 -2.423 .015
案例<检验值 案例>= 检验值 案例总数 Runs 数 Z 渐近显著性(双侧) a. 均值
表2
时间序列数据是否平稳的游程检验结果
在表 2 中,概率的 P 值为 0.015,如果显著性水平为 0.05,由于概率 P 值小 于显著性水平,因此拒绝零假设,即认为样本值的出现不是随机的,即原序列不 平稳。
时间序列分析课程设计
部分是从 1980 年到 2009 年,第二部分是从 2010 年到 2013 年。将第一部分的 数据作为原始数据,用于对模型进行估计,第二部分的数据则作为实验数据,用 以检验预测的正确性。 最后再对 2014~2016 年的居民消费价格指数作事后预测。 本文的数据是在原数据基础上减 100 以简化计算。
2 问题分析
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字 序列。时间序列预测方法的基本思想是:预测一个现象的未来变化时,用该现象 的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规 律,将这种规律延伸到未来,从而对该现象的未来做出预测。对此希望建立相关 居民消费价格指数的数学模型并预测居民消费价格指数的走势。
中南大学数学学院
大学生课程设计
课程设计名称:时间序列分析 专 业 班 级: 题目:居民消费价格指数的时间序列分析 姓名:zgl 学号: 指 导 教 师:唐立
2015 年
6 月
摘要:居民消费价格指数能够反映价格变动趋势和程度,反映通货膨胀水平,在 现代社会经济中占有极为重要的地位。 研究居民消费价格指数的发展变化特征和 未来短期内的发展趋势,把握居民消费价格指数发展变化的动态特征,有利于有 针对性的制定政策措施,维持物价稳定,促进经济的健康发展和社会稳定。本文 以我国 1980 年至 2013 年居民消费价格指数为研究对象, 基于居民消费价格指数 存在明显的非平稳性特征, 运用自回归移动平均模型进行建模分析, 并利用 SPSS 建立了居民消费价格指数时间序列的相关关系模型, 从中选出预测精度相对较高 的模型,并对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测。 关键词:消费价格指数 ;时间序列分析;Box-Jenkins;Pandit-Wu;预测

时间序列分析课程设计

时间序列分析课程设计

时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解时间序列分析的基本概念,掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。

2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。

3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法,如ARIMA模型、指数平滑等,并掌握其应用场景。

技能目标:1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力,学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。

2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对时间序列分析的兴趣,激发学生主动探索和研究的精神。

2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值,提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。

3. 培养学生的团队合作意识,提高学生在团队中沟通、协作的能力。

课程性质分析:本课程为数据分析方向的专业课程,旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法,培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。

学生特点分析:学生为高年级本科生,已具备一定的数学基础和统计分析能力,对时间序列分析有一定的了解,但尚需深化理论知识,提高实际操作能力。

教学要求:1. 结合实际案例,注重理论与实践相结合,提高学生的实际操作能力。

2. 采取启发式教学,引导学生主动参与课堂讨论,培养学生的创新思维。

3. 强化课堂互动,关注学生的个体差异,提高教学效果。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念:时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。

教材章节:第一章 时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理:数据清洗、数据变换、平稳性检验。

教材章节:第二章 时间序列数据的预处理3. 时间序列模型:自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。

教材章节:第三章 时间序列模型4. 时间序列预测方法:指数平滑法、季节性模型、周期性模型。

时间序列分析课程设计报告

时间序列分析课程设计报告

安徽建筑大学时间序列分析课程设计报告书院系数理学院专业统计学班级统计学三班学号 11207040302 姓名朱敏指导教师俞泽鹏基于时间序列分析的股票预测模型研究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。

即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。

时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。

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。

本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。

并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。

关键词:股票,预测,时间序列分析,AR(1 )模型ABSTRACTIn the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of laws and regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic data.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jonesindex, we may predict the closing price trend for short-term with the help of time series analysis theory. Therefore we can establish some models, we could prove that the method has some value for predicting the stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis.Keywords: stock, predict, time series analysis, AR(1)model目录一、引言1.1研究背景1.2研究意义1.3选题依据二、基于时间序列分析的股票预测模型的实例分析2.1绘制时序图2.2平稳性检验2.3纯随机性检验2.4模型的识别与拟合2.5模型的检验2.6序列预测一、引言股票是股份公司(包括有限公司和无限公司)在筹集资本时向出资人发行的股份凭证,代表着其持有者(即股东)对股份公司的所有权。

时间序列分析课程设计结论

时间序列分析课程设计结论

时间序列分析课程设计结论一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握时间序列分析的基本概念,如趋势、季节性和周期性;2. 培养学生运用时间序列分析方法对数据进行预处理、建模和预测的能力;3. 使学生了解时间序列分析在不同领域的应用,如经济学、气象学等。

技能目标:1. 培养学生运用统计软件进行时间序列数据分析和处理的能力;2. 培养学生根据实际问题时选择合适的时间序列模型进行分析的能力;3. 培养学生运用时间序列模型进行数据预测和决策的能力。

情感态度价值观目标:1. 激发学生对时间序列分析的兴趣,培养其主动探索和研究的意识;2. 培养学生严谨的科学态度,注重数据分析的客观性和准确性;3. 增强学生的团队合作意识,使其在合作学习中相互启发、共同进步。

课程性质分析:本课程为数据分析相关学科,旨在培养学生运用时间序列分析方法解决实际问题的能力。

结合学生特点和教学要求,课程设计注重理论与实践相结合,强调学生的动手操作能力和创新思维。

学生特点分析:学生具备一定的数学基础和统计知识,对数据分析有一定了解,但可能对时间序列分析的具体应用和方法掌握不足。

教学要求分析:1. 注重引导学生从实际问题中提炼出时间序列分析的关键要素;2. 强调学生对时间序列模型的建立、参数估计和预测方法的掌握;3. 通过案例分析和课堂讨论,提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念:介绍时间序列的定义、组成要素(趋势、季节性、周期性、随机性)以及相关统计指标。

教材章节:第一章 时间序列分析概述2. 时间序列预处理:讲解时间序列数据的收集、整理、可视化等预处理方法,以及平稳性检验和差分等方法。

教材章节:第二章 时间序列数据的预处理3. 时间序列模型:介绍自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)和自回归差分移动平均模型(ARIMA)等常见时间序列模型及其适用场景。

教材章节:第三章 时间序列模型及其应用4. 模型参数估计与检验:讲解时间序列模型的参数估计方法、拟合优度检验和预测误差分析等。

时间序列分析基于r课程设计

时间序列分析基于r课程设计

时间序列分析基于r课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握时间序列分析的基本概念和方法,能够运用R 语言进行时间序列数据的收集、整理和分析,从而对时间序列数据进行有效的挖掘和预测。

1.理解时间序列分析的基本概念和常用方法。

2.掌握R语言中时间序列分析的相关函数和库。

3.能够使用R语言进行时间序列数据的收集和整理。

4.能够使用R语言进行时间序列数据的分析和预测。

情感态度价值观目标:1.培养学生的数据分析和解决问题的能力。

2.培养学生对时间序列分析的兴趣和热情。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括时间序列分析的基本概念、常用方法以及R语言的应用。

1.时间序列分析的基本概念:包括时间序列的定义、类型和特点,时间序列数据的收集和整理方法等。

2.时间序列分析的常用方法:包括时间序列的平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数的计算、时间序列的模型拟合和参数估计等。

3.R语言的应用:包括R语言的时间序列分析库的介绍和应用,如tseries、forecast等,以及时间序列数据的收集和整理方法的实现。

三、教学方法本课程的教学方法主要包括讲授法、案例分析法和实验法。

1.讲授法:通过讲解时间序列分析的基本概念和常用方法,使学生能够理解和掌握相关知识。

2.案例分析法:通过分析具体的时间序列数据案例,使学生能够将理论知识应用到实际问题中。

3.实验法:通过实验操作,使学生能够熟练掌握R语言的时间序列分析方法和技巧。

四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。

1.教材:主要包括《时间序列分析》和《R语言实战》等。

2.参考书:主要包括《时间序列预测》和《时间序列分析与应用》等。

3.多媒体资料:包括PPT课件、视频教程等。

4.实验设备:包括计算机、投影仪等。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等,旨在全面、客观地评估学生的学习成果。

1.平时表现:通过观察学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的情况等,评估学生的学习态度和理解程度。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

时间序列分析课程设计报告IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】安徽建筑大学时间序列分析课程设计报告书院系数理学院专业统计学班级统计学三班学号姓名朱敏指导教师俞泽鹏基于时间序列分析的股票预测模型研究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。

即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。

时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。

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。

本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。

并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。

关键词:股票,预测,时间序列分析,AR(1 )模型ABSTRACTIn the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing largenumber of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predictthe future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of lawsand regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’ forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jones index, we may predict the closing price trend for short-term with the help of time series analysis theory. Therefore we can establish some models, we could prove that the method has some value for predicting the stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis.Keywords: stock, predict, time series analysis, AR(1) model目录一、引言研究背景研究意义选题依据二、基于时间序列分析的股票预测模型的实例分析绘制时序图平稳性检验纯随机性检验模型的识别与拟合模型的检验序列预测一、引言股票是股份公司(包括有限公司和无限公司)在筹集资本时向出资人发行的股份凭证,代表着其持有者(即股东)对股份公司的所有权。

这种所有权是一种综合权利,如参加股东大会、投票表决、参与公司的重大决策、收取股息或分享红利等。

每个股东所拥有的公司所有权份额的大小,取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。

股票一般可以通过买卖方式有偿转让,股东能通过股票转让收回其投资,但不能要求公司返还其出资。

股东与公司之间的关系不是债权债务关系。

股东是公司的所有者,以其出资额为限对公司负有限责任,承担风险,分享收益。

股票的特点:(1)不可偿还性;(2)参与性;(3)收益性;(4)流通性;(5)价格波动性和风险性。

股票市场是已经发行的股票按时价进行转让、买卖和流通的市场,包括交易所市场和场外交易市场两部分。

由于它是建立在发行市场基础上的,因此又称作二级市场。

相比而言,股票流通市场的结构和交易活动比发行市场更为复杂,其作用和影响也更大。

自从股票市场出现之后,一些投资者就积极研究其发展规律和发展趋势,并希望从中获得巨大的经济利益。

研究背景股票市场与国家的经济紧密相连,是金融市场的重要组成部分,经济学家将其称为国家经济的晴雨表,可见股票市场的变化时刻反映国家的经济状况。

但是从某种角度看,它是缺乏统一的秩序的,即没有一定的规律性。

尽管人类创造了股票,但是却不了解它的运行规律。

自从股票市场产生以来,不计其数的经济学家和数学家亲尽全力试图去研究它,并创造出了许多的股票模型,以求了解它的发展规律。

股票价格的预测技术历史悠久,近年来有越来越多的学者假如到这个行列,所以又出现了很多的新方法与新理论。

尽管有很多的理论与技术出现,但总的来说,分为基本分析理论和技术分析理论两大类。

基本分析是根据股票的的供求关系来研究股票的价格走势,预测其发展趋势和发展规律。

技术分析是通过对股票的技术指标,将各个属性量化,研究其发展趋势。

基本分析的宗旨是对于现行的股票的价格是否合理作出假设并由此描述出长期的发展趋势,而技术分析对于投资者来说是为了把握时间上的合理度,即分析投资者何时可以买进何时可以卖出,为投资者提供决策分析。

近些年来,随着计算机技术的应用,人们对于股票分析的理论与技术的研究提高到更深的层面;呈现出多种理论与技术方法交叉的趋势,出现了跨学科、跨层次的研究,像近些年来出现的模糊数学、人工智能、神经网络、支持向量机和信息算法等各种预测分析理论的融合技术。

研究意义金融市场中最让人着迷的问题就是研究证券的规律,包括证券价格的定价方法,证券价格的内在规律以及价格的未来走势等。

所以说,不管是经济学方面的专家学者或者数学、计算机研究领域的佼佼者都报着极大的兴趣,试图通过各种研究方法来揭示证券价格的内在规律。

美国有最发达的股票市场,大规模,多层次,以机构投资者为主,与实体经济发展息息相关,以及监管严格,投机性小等特点。

基于以上市场成熟性的特点,并且由于时间序列分析在研究金融市场的一些显着优势,使得我们利用此理论预测金融市场有了非常大的必要。

而相对于美国发达的股票市场和严格的监管制度,我国的证券市场还不成熟,所以时间序列分析理论对分析研究我国金融市场就显得更加重要。

选题依据本文之所以采用时间序列的分析方法,其考虑有以下几点,时间序列分析理论的模型比较多,其中的模型不但可以描述平稳时间序列也可以描述非平稳序列,可选择性较强;第二,拟合的精度也比较高,它把拟合模型产生的误差也计算入内;第三,模型很好地反映了序列值之间的关系。

时间系列的分析方法对于股票价格的预测在实际应用中确实有很好的应用价值。

采用各类时间序列统计模型的主要目的就是较大限度地综合利用股票的历史数据信息,尽可能提高预测精度,尤其在经济、管理和统计研究领域,已成为改进和提高预报精度的重要途径。

相关文档
最新文档