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基于时间序列分析方法的股票价格趋势预测.docx

资料分类:经济学院 上传会员:白色泡沫 更新时间:2019-01-10
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摘要:股票价格预测是对股票未来价格走势的方向和可能性做出预测,是基于数据挖掘技术,采用金融时间序列模型等完成对股票未来价格的预测。因此,在瞬息万变、难以捉摸的股票市场中,股票价格预测对于投资者有着重要的现实意义。本文系统阐述了股票价格预测的背景、研究成果,简述了时间序列模型方法,并且本文基于2016年1月-7月的上证指数收盘价建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)进行股价趋势预测,取得了较好的拟合效果和短期预测效果。

关键词:时间序列分析,股价,预测

 

目录

摘要

Abstract

一、绪论2

(一)研究的背景和意义2

(二)国内外研究成果2

二、股价预测分析的方法4

(一)传统的股价预测方法4

(二)ARIMA模型概述4

三、上证指数短期趋势的实证分析7

(一)数据的来源与描述7

(二)时间序列平稳性的检验8

(三)模型的识别与建立8

(四)模型的检验11

四、模型的预测及分析13

(一)模型的预测13

(二)模型的分析13

五、结论和政策建议14

参考文献15

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上传会员 白色泡沫 对本文的描述:近几十年来的经济危机和随之而来的经济损失表明,市场、金融机构和投资者迫切需要改进他们的模型来衡量和预测他们所面临的风险。显然,股权投资成为一个很好的选择,尤其是在......
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