基于时间序列分析方法的股票价格趋势预测.docx

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  • 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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