基于时间序列分析的股票价格趋势预测
股票市场走势的分析方法
股票市场走势的分析方法 股票市场走势是由多个因素共同决定的，包括整个经济的发展，目前的热门事件，监管决策和投资者的认知。但究竟是什么因素影响股票市场走势及个体公司是难以理清的。通过从上而下考察市场，你可以了解这些因素的相互关系。 宏观大局因素 1、通过查看经济这个总的大整体来了解全局。经济的发展趋势在很大程度上影响了股票市场。通过了解宏观经济的发展情况，你可以得到股票市场的发展趋势。首先着眼于国内生产总值增长速度，看看经济是如何快速增长的。 2、其次，看通货膨胀速率，主要看美元今天与明天的价值差异。通货膨胀与等指标的跟踪直接取决于消费者物价指数和商品物价指数。 3、研究其他经济数据，如就业增长数据和美联储的报告。其中，美国联邦储备委员会监管银行，主要控制通胀和利用宏观调控手段刺激经济增长。因为它在市场具有强大的调节作用，因此，密切关注美联储报告，他们经常会实现自我给出的预言。 4、阅读报纸，找出可能会影响股市的外部力量，如政治，世界事件和当前潮流。 股市的当前表现 1、查看股票市场目前的表现。市场指数如道琼斯工业平均指数或标准普尔500指
数是对股票市场目前表现的总结。 2、确定哪些行业是向上发展的，哪些是向下发展的。寻找那些与本行业发展趋势的的公司。这是独特的特征标志，它或将是整个行业变动的标志。 3、考虑每股发布的资料。你不能跨公司比较该公司的总数据，如总收入或总盈利。当然，如果你可以将其转换为每股信息，则会更加容易。值得注意的是，每股数据可以在很多网站申请查看该公司的财务报告获取，或者可以将自己获得的总数据除以已发行股数以获取转换数据。 4、按季比较股价增长的百分比。如果一个公司去年的销售额增加1美元，其股价增加为1.10美元，那么今年其股票价格将以超过0.10美元每股的速度向上增长。 5、检查公司的资产负债表。这些信息途径比比较两个或两个以上公司的财务实力更有效。 从技术面分析股价走势 1、分析股票的技术走向，包括技术分析与解读股价趋势、成交量，以决定何时买入或卖出股票。 2、收集在不同时间段显示的每股价格和成交量波动图表。当你的股票低于50或高于200时，检查日均线情况。 3、研究技术指标，这将有助于你了解你的公司股票的发展情况。一个有用的工具是股票的均线。 4、你的股票图表可以为你提供股价发展指标。
如何分析股票价格
影响股票价格的主要因素有哪些: 供求关系 股票市场何以与经济学息息相关,无疑是其价格的升跌无不由市场力量所推动。简单而言，即股票的价格是由供求关系的拉锯衍生而来，而买卖双方背后的理据，却无不环绕着大家各自对公司未来现金流的看法。基本上来说，股票所能产生的现金流可由公司派发股息时出现，但由于上市公司股票是自由买卖的，因此当投资者沽出股票时，便可得到非股息所带来的现金流，即沽售股票时，所收回的款项,倘若股票的需求（买方）大于供应（卖方），股价便会水涨船高，反之当股票的供应（卖方）多于需求（买方），股价便会一沉百踩。这个供求关系似是简单无比，但当中又有何许人能够准确预测这供求关系变化而获利呢？ 另外，坊间有不少投资者认为股价越大的公司，其规模就是越大，股价较小的公司，规模就越是细小，我可以在这里跟大家说：“这是错误的！”倘若甲公司发行股票100,000张，每股现值$20，即公司现时的市值为$2,000,000。而乙公司发行股票达400,000张，而每股现值$10，即乙公司的市值则为$4,000,000，可见纵使乙公司的股价较甲公司小，其市值却较甲公司大！ 公司盈利 纵使影响公司股价的因素有芸芸众多，但“公司盈利”的影响因素却是大家不会忘记的。公司可以短期内出现亏损，但绝不可以长期如此，否则定以清盘结终。所有上市公司均有责任定期向公众交代是年的财政状况，因此投资者不难掌握有关公司的盈利状况，作为投资股票的参考。投资者的情绪 大家可能主观认为只要公司盈利每年趋升，股价定必然会一起上扬，但事实往往是并非如此的，就算一间公司的盈利较往年有超过百分之五十的升幅，公司股价亦都有可能因为市场预期有百分之六十的盈利增长而下挫。反之倘若市场认为公司亏损将会增加百分之八，但当出来的结果是亏损只拓阔百分之五（即每股盈利出现负数），公司股价亦可能会因为业绩较市场预期好而上升。另外，只要市场憧憬公司前景秀丽，能够于将来为股东赚取大额回报，就算当刻公司每股盈利出现严重亏损（譬如上世纪末期的美国科网公司），股价亦有可能因为这一幅又一幅的美丽图像而冲上云霄。总之，影响公司股价的因素并不单单停留于每股盈利的多少，反而较市场预期的多或少，方才是决定公司股价升跌的重要元素。 与此同时，油价、市场气氛、收购合并消息、经济数据、利息去向，以及经济增长等因素，均对公司股价有着举足轻重的影响。 股价变动是可以预算得到吗? 可能上述问题会促使你阅读以下文章，对吗？事实上 ，不单阁下对这个问题充满好奇，不少投资人，句括经济学者以及投资专家对此更是左思右想，然而问题的答案却仍然是个谜。尽管如此，有不少研究指股价变动是无迹可寻（对这个领域有兴趣的网友，不妨登入财经百科的金融理论，学习有关“有效市场”以及“股价任意行”的论说），但同时亦有为数不少的华尔街金融奇才，声称股票价格是根据经济气候、财务比率（如市盈率、增长率），甚至乎动力指标，以及相对强弱指数等等所影响。事实上，倘若他们论及的股价升跌原因全是虚构出来，他们早已被踢出华尔街，而非现在的名利双收！总而言之，掌握得越多信息或投资技巧的股民．其胜算亦会越是提高，反之亦然，而财经百科就正正是为着这个原因而创立，期望网友于漫游本网站后，能够增进不少财务知识及投资技巧，从而增加获利机会，及早致富。 股价变动一般由以下几方面产生： 客观方面：
时间序列预测模型
时间序列预测模型时间序列是指把某一变量在不同时间上的数值按时间先后顺序排列起来所形成的序列,它的时间单位可以是分、时、日、周、旬、月、季、年等。时间序列模型就是利用时间序列建立的数学模型，它主要被用来对未来进行短期预测，属于趋势预测法。一、简单一次移动平均预测法例1.某企业1月~11月的销售收入时间序列如下表所示.取n 4,试用简单一次移动平均法预测第12月的销售收入,并计算预测的标准误差. 二、加权一次移动平均预测法简单一次移动平均预测法，是把参与平均的数据在预测中所起的作用同等对待，但参与平均的各期数据所起的作用往往是不同的。为此，需要采用加权移动平均法进行预测，加权一次移动平均预测法是其中比较简单的一种。三、指数平滑预测法 1、一次指数平滑预测法一元线性回归模型 * 项数n的数值,要根据时间序列的特点而定,不宜过大或过小.n过大会降低移动平均数的敏感性,影响预测的准确性;n过小,移动平均数易受随机变动的影响,难以反映实际趋势.一般取n的大小能包含季节变动和周期变动的时期为好,这样可消除它们的影响.对于没有季节变动和周期变动的时间序列,项数n的取值可取较大的数;如果历史数据的类型呈上升或下降型的发展趋势,则项数n的数值应取较小的数,这样能取得较好的预测效果. 1102.7 1015.1 963.9 892.7 816.4 772.0 705.1 649.8 606.9 574.6 533.8 销售收入 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 月份 t 158542.7 993.6 12 12950.4 19016.4 17662.4 24617.6 27989.3
影响期货价格八大因素
股指期货主要影响因素分析 股指期货是金融衍生品，却是资本市场作为一种高效的对冲股市系统风险、发现价格的金融工具。对于对股指期货加以研究分析，找出影响股指期货波动的主要因素，给我们的投资提供参考。 股指期货价格受多种因素的影响，其中既有宏观经济方面的因素，也有微观经济方面的因素， 还有投资或投机者心理方面的因素。经过我们研究，下面几点是影响股指期货价格的主要因素： 1. 宏观经济运行状况 一般来说，股市是国民经济运行的晴雨表，宏观经济运行的状况与股票价格指数会呈正相关的关系，良性的宏观经济运行态势,通常伴随着不断攀升的股票指数趋势，通俗的说法，就是牛市，反之，萧条的宏观经济运行背景，股票价格指数往往呈现出下滑的态势。就是熊市。同时，宏观经济运行和企业总体的生产经营状况，以及股票价格指数呈现高度相关的关系，当企业经营效益普遍不断提高时，会推动股票价格指数的上升，反之，则会导致股票价格指数的下跌。通常资本市场的反映提前于宏观经济和企业经营状况的变化。股票价格指数期货实质上是一种对股票指数未来的一种预期，而指数反映了整个经济的运行状况。国家相关部门定期公布的一些宏观经济数据，如GDP 增长、通胀率、失业率、零售增长、储蓄率等，都会影响到政府将来的货币、财政政策，政府制定的方针政策会直接影响股票指数的价格，会对投资者对经济的未来预期产生影响，最终反映到期货价格上来。除此之
外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率、利率变动均能。从不同程度上影响股指期货合约的价格。宏观经济运行状况的指标主要有以下几个： （1）国内生产总值GDP GDP 是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。是按市场价格计算的国内生产总值的简称，即一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。理论上GDP 增长与股票指数的涨跌，具有正相关关系。但是在中国股票市场发展的26年中，这种关联的表现并不明显。国际上看美国的市场，历史悠久，可以当做一个美国的经济风向标。（2）就业状况 充分就业，是人尽其才的标志，人是生产力最活跃的因素，就业状况良好象征经济景气活络， 对股市利多；失业率上升，代表经济成长缓慢或走下坡路, 对股指有负面的影响。 （3）通胀水平 物价的健康上升对生产有正面的刺激作用，因为它能促进企业销售收入和股票投资名义收益的增加，所以在银行利率不变的条件下，人们为了保值，减少存款，转向投资股票。物价通常和政府支出关联，政府支出增加，通常也推动股票价格指数的上升，因为政府支出增加，将使国内资金充裕，货币流量的不断增大而导致股票上升。如果物价上升速度过快或幅度过大，而超过经济增长速度，就会导致通货膨胀，通货膨胀带来的后果是，实际收入下降和市场需求不足，加剧生产过剩，导致经济危机，最终使股票价格下跌。另外国家抑制通货膨胀的
【原创】R语言股票实际价格和预测价格差异分析论文报告
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 股票实际价格和预测价格差异分析 摘要：主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价格趋势变动的影响因素. 关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测 一、引言 主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤： 1.关系分析 基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本. 2.指数平滑时间序列预测模型 3.选择多项式回归模型 3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。 3.2显著性检验根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。 3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。
近年来股票走势分析
不确定性增加 A股上下两难 受日本核危机形势影响，隔夜美股出现大幅下跌，主要股指全部跌破年初水平，道指一度下跌达300点。受此影响，昨日A股也受到波及，在恐慌情绪蔓延情况下，沪深两市跳空低开，之后虽然"两桶油"和煤炭股挺身救市，但是未能产生联动效应，沪综指在刺穿5日线和20日线后，再度受阻回落，并在2920点反复拉锯，但无奈尾盘跳水，大盘再次跌破2900点整数关口。 面对尾盘的下跌，接受记者采访的分析师认为，目前A股在单个交易日内出现较大波动主要来自心理层面的影响；而抛开日本地震等事件，2月CPI数据其实并不十分理想，因此国内通胀压力仍存，市场观望气氛浓厚。 内外因素双重打压外围方面，华尔街担心，随着日本核危机升级，>投资人将开始大幅抛售股票。道琼斯公司周三随即调低了对美国股市全年增长的预期，因为公司判断"股市近期还将继续下跌"。当天，被称为华尔街"恐惧指数"的芝加哥期权交易所市场波动率指数也大幅变动，令"恐惧指数"一度突破30点的心理承受线，显示出投资人对未来信心缺失。本周以来，华尔街"恐惧指数"已经上涨超过46%，市场一片风声鹤唳。 对日本灾害危机前景的不确定性，使全球的投资人开始寻找更安全的投资工具，譬如债券，同时国际黄金期货和白银期货的价格也被不断推高。华尔街分析师表示，"这种恐慌的情绪至少还要持续一段时间"与此同时，昨日A股也再度失守2900点，收盘时大跌33.50点。 信达证券策略分析师黄祥斌在接受记者采访时认为，在外围市场发生较大突变之后，A 股日内出现一定的波动，属于正常现象。"日经225指数上涨的背景是从1万点暴跌下来，跌幅超过10%，而A股从3000点跌到2900点左右，仅仅是3%的波动。"黄祥斌认为，现在市场的恐慌心理十分严重，而外围市场多半受制于日本海啸引发的核泄漏事件。"从不断传来核反应堆的情况看，目前该核电站情况尚不稳定。"而广发证券策略分析师张海波在谈及昨日市场的下跌时认为，除了外围的因素，国内2月宏观数据也是A股自身的反映。"2月宏观数据显示，库存较高，而消费类增长下降，导致市场对消费需求的担忧。现在大家都在等3月的数据，所以这段时间内，我们判断市场将以震荡的方式运行，不过下跌空间不会较大。"周末效应抑制大盘印度储备银行17日宣布，为控制通胀压力，将回购和反向回购利率分别提高25个基点，回购利率调高至6.75%，反向回购利率提升至5.75%，这是印度央行自2010年3月以来第8次上调关键利率。
股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】
股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关
股票分析实例
四、报告内容： 结合不少于3只股票、分别运用MACD、KDJ、移动平均线技术指标对股票价格趋势做出判断。答： （一）浦发银行 图中白线DIF和黄线DEA同处正值，则短期线在长期线之上，市场处于多头市场，属中期强势。DIF向上突破DEA是买进信号；图中圈中所示交点为0值线以上区域的一般“黄金交叉”。此时MACD指标中的DIF线和DEA线都运行在0值线以上区域时， DIF线由下向上突破DEA线，这是MACD指标的第二种“黄金交叉”。它表示股价经过一段时间的高位回档.整理后，新的一轮涨势开始，是第二个买入信号。此时，激进型投资者可以短线加码买入股票；稳健型投资者则可以继续持股待涨。 另外如图所示，MACD柱状图标注处之后中红柱状持续放大，该股处于较好行情中，股价将持续上涨。 当K值由较小逐渐大于D值，在图形上显示K线从下方上穿D线，所以在图形上K线向上突破D线时，即为买进的讯号。该日股价创新高，KD也在不断创新高，K值向上突破势头明显，且K、D、J值都大于50时，为多头市场，后市看涨。当J大于K、K大于D时，即3条指标曲线呈多头排列，显示当前为多头市场；当3条指标出现“黄金交叉”时，指标发出买入信号，此时应持股待涨或短线买入股票 3.移动平均线 如上两图标记后走势明显为上升趋势，5日线高于10日、20日线、30日线、60日线。移动平均线从下降转为水平，并且向上移动，而收盘价从平均线的下方与平均线相交并超越平均线，为买进信号，预计股票会接着上涨。 （二）武钢股份
如图所示，DIF和DEA同处正值，则短期线在长期线之上，市场处于多头市场，属中期强势，是买进信号。DIF和DEA都在零线以上且DIF向上突破DEA，出现“黄金交叉”，表明股票依旧处于强势，股价将再次上涨，可以加码买进股票或持股待涨。MACD柱状图中红柱状持续放大，该股处于较好行情中，股价将持续上涨。 如图，金叉出现的位置比较低，是在徘徊区的位置且靠近超卖区。当K值由较小逐渐大于D 值，在图形上显示K线从下方上穿D线，所以在图形上K线向上突破D线时，即为买进的讯号。这是KDJ指标“黄金交叉”的一种形式。K、D、J值都大于50时，为多头市场，后市看涨。此时应持股待涨或买入股票。 3.移动平均线 根据葛兰碧法则，而价格趋势走在平均线上，此时各条平均线仍然持续上升， 5日MA金叉10日MA30日MA走平或者已经上移，呈现多头排列。两条以上平均线向上交叉，适宜买进。 （三）现代投资: 1.MACD 如图，0轴之上区域的强势“死亡交叉”，死亡交叉后，DIF和MACD双双跌破0轴，说明股价由强势转为弱势，后市看跌。MACD图中绿柱状持续放大时，表明该股情况较差，股价将继续下跌，这时应卖出股票。 2.KDJ 当K值由较大逐渐小于D值，在图形上显示K线从上方下穿D线，显示趋势是向下的所以在图形上K线向下突破D线时，即为卖出的讯号。K、D、J值都小于50时，为空头市场，
影响股票价格主要因素
影响股票价格的主要因素 供求关系 股票市场何以与经济学息息相关, 无疑是其价格的升跌无不由市场力量所推动。简单而言，即股票的价格是由供求关系的拉锯衍生而来，而买卖双方背后的理据，却无不环绕着大家各自对公司未来现金流的看法。基本上来说，股票所能产生的现金流可由公司派发股息时出现，但由于上市公司股票是自由买卖的，因此当投资者沽出股票时，便可得到非股息所带来的现金流，即沽售股票时，所收回的款项, 倘若股票的需求（买方）大于供应（卖方），股价便会水涨船高，反之当股票的供应（卖方）多于需求（买方），股价便会一沉百踩。这个供求关系似是简单无比，但当中又有何许人能够准确预测这供求关系变化而获利呢？ 另外，坊间有不少投资者认为股价越大的公司，其规模就是越大，股价较小的公司，规模就越是细小，我可以在这里跟大家说：“这是错误的！”倘若甲公司发行股票100,000张，每股现值$20，即公司现时的市值为$2,000,000。而乙公司发行股票达400,000张，而每股现值$10，即乙公司的市值则为$4,000,000，可见纵使乙公司的股价较甲公司小，其市值却较甲公司大！ 公司盈利 纵使影响公司股价的因素有芸芸众多，但“公司盈利”的影响因素却是大家不会忘记的。公司可以短期内出现亏损，但绝不可以长期如此，否则定以清盘结终。所有上市公司均有责任定期向公众交代是年的财政状况，因此投资者不难掌握有关公司的盈利状况，作为投资股票的参考。 投资者的情绪 大家可能主观认为只要公司盈利每年趋升，股价定必然会一起上扬，但事实往往是并非如此的，就算一间公司的盈利较往年有超过百分之五十的升幅，公司股价亦都有可能因为市场预期有百分之六十的盈利增长而下挫。反之倘若市场认为公司亏损将会增加百分之八，但当出来的结果是亏损只拓阔百分之五（即每股盈利出现负数），公司股价亦可能会因为业绩较市场预期好而上升。另外，只要市场憧憬公司前景秀丽，能够于将来为股东赚取大额回报，就算当刻公司每股盈利出现严重亏损（譬如上世纪末期的美国科网公司），股价亦有可能因为这一幅又一幅的美丽图像而冲上云霄。总之，影响公司股价的因素并不单单停留于每股盈利的多少，反而较市场预期的多或少，方才是决定公司股价升跌的重要元素。 与此同时，油价、市场气氛、收购合并消息、经济数据、利息去向，以及经济增长等因素，均对公司股价有着举足轻重的影响。 股价变动是可以预算得到吗? 可能上述问题会促使你阅读以下文章，对吗？事实上，不单阁下对这个问题充满好奇，不少投资人，句括经济学者以及投资专家对此更是左思右想，然而问题的答案却仍然是个谜。尽管如此，有不少研究指
影响股价指数的因素分析-2019年文档
影响股价指数的因素分析 摘要：股价指数是国民经济的“晴雨表”，文中介绍了利用向前逐步回归法结合EVIEWS 软件对影响股价指数因素进行筛选的方法，得到了股价指数与对其有显著影响的存款利率，人民币汇率两个因素的线性回归模型,并给予模型合理的经济解释。 关键词：股价指数，存款利率，国民生产总值，人民币汇率，实证分析 一、文献综述 本文研究影响股价指数的因素，通过阅读多篇文献及资料，认为影响股股价指数的因素主要有国内生产总值，存款利率，从理论上说GDP的增长会促使上市公司业绩变好，股民收入增加，促进股市的繁荣从而股价指数攀升；利率的变动主要通过对居民和上市公司的影响而影响股价，利率对投资者的影响具体体现在：一方面引发居民的资金流向发生变动，另一方面则通过居民的心理预期对股市产生影响。同时，利率通过对上市公司生产经营成本中的借贷资金成本对股市产生影响。 概括起来，变量的选择和研究方法大致有以下几种： （1）2019 年至 2019 年,中国的国内生产总值以每年9 %左右的速度增长,而股市在这段时间却下跌了 50 %;同样,股市飞涨的情形,也未必说明中国经济的“质量”。上证指数在2019一年里由年初的1 180. 96上升到年末的2 675. 47 ,总计上涨1 494. 51点,涨幅126. 5 %。但其中的 1 000 点是在后 3 个月内上涨的,而同期 GDP增幅仅10 %左右。本文运用时间数列和计量分析方法,搜集1991年以来上证指数和 G DP增长率的季度数据,运用相关分析和格兰杰检验分析我国股 市波动和经济增长之间的关系,从长期看,股价与经济景气存在正相 关关系,经济增长的变化是股价变化的一个显著影响因素。
【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据
论文题目：股票价格回归分析报告 摘要：主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价格趋势变动的影响因素. 关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测 一、引言 主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤： 1.关系分析 基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本. 2.指数平滑时间序列预测模型 3.选择多项式回归模型 3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。 3.2显著性检验根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。 3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。 4.分析得出结论得出各个自变量之间的关系，以及它们对因变量的影响极其经济意义。
股票价格指数分析讲课稿
股票价格指数分析 上证综合指数 基期：旧：1990年12月19日 新：2005年12月30日 样本股：全部的上市股票 价格指数编制方法：以全部上市股票为样本、以股票发行量为权数，按加权平均法计 算的股价指数，即：本日股价指数＝本日股票市价总值÷基期股票市价总值×100 近20年走势：2007年10月16日实现最高值开盘： 最高：6124.04 最低：6040.71 收盘：6092.06 成交金额：1668.63亿 涨跌：+61.97 涨跌幅：+1.03% 振幅：1.38% 上涨家数：583 下跌家数：297 走势： 从最高点下跌的原因：通货膨胀泡沫的破碎，金融危机从美国席卷全球 深圳成分股指数： 编制日期：1995年1月3日 基日指数：1994年7月20日1000点 样本股：从深圳证券交易所挂牌上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司
的股票 价格指数编制方法：股价指数=现时成分股总市值/基期成分股总市值×1000 走势：2007年10月17日实现最高 从最高点下跌的原因：通货膨胀泡沫的破碎，金融危机从美国席卷全球 沪深300指数 基日：2004年12月31日 基期：2004年12月31日300只成分股的调整市值 基期指数：1000 样本股：对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股 价格指数编制方法：指数以调整股本为权重，采用派许加权综合价格指数公式进行计算 报告期指数=报告期成分股的总调整市价/基期*1000 其中，总调整市值=∑（市价*样本股调整股本数）
平稳时间序列预测法
7 平稳时间序列预测法 7.1 概述 7.2 时间序列的自相关分析 7.3 单位根检验和协整检验 7.4 ARMA模型的建模 回总目录 7.1 概述 时间序列取自某一个随机过程，则称： 一、平稳时间序列 过程是平稳的――随机过程的随机特征不随时间变化而变化过程是非平稳的――随机过程的随机特征随时间变化而变化回总目录 回本章目录 宽平稳时间序列的定义： 设时间序列 ，对于任意的t,k和m，满足： 则称宽平稳。 回总目录
回本章目录 Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。 他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方 法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构 化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理 论基础。 ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型； 回总目录 回本章目录 ARMA模型三种基本形式： 自回归模型（AR：Auto-regressive）； 移动平均模型（MA：Moving-Average）； 混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。回总目录 回本章目录 如果时间序列满足 其中是独立同分布的随机变量序列,且满足：
则称时间序列服从p阶自回归模型。 二、自回归模型 回总目录 回本章目录 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 回总目录 回本章目录 如果时间序列满足 则称时间序列服从q阶移动平均模型。或者记为。 平稳条件：任何条件下都平稳。
三、移动平均模型MA(q) 回总目录 回本章目录 四、ARMA(p,q)模型 如果时间序列 满足： 则称时间序列服从(p,q)阶自回归移动平均模型。 或者记为： 回总目录 回本章目录 q=0，模型即为AR(p)； p=0，模型即为MA(q)。 ARMA(p,q)模型特殊情况： 回总目录 回本章目录 例题分析 设 ，其中A与B 为两个独立的零均值随机变量，方差为1；
贵州茅台股票价值分析报告
证券投资学 期终考试 试题 姓名： 蓝淼竹 学号： 201100000000000 班级： 国本一 1、结合网上股票模拟情况，选一只股票，运用技术分析方法，判断该股票是否适合买进（2000字左右）（50分）。 2、结合基本面分析和技术面分析作业的完成以及网上股票模拟，谈谈自己的心得体会。（不少于500字）（20分） 3、结合我国当前的财政货币政策，论述其对股市的影响及应采取的投资策略（15分）。 4、结合十八届三中全会金融市场改革计划，论述金融市场化对我国股市的影响（15分）。 试题完成要求如下： 1、不得完全抄袭，要对搜集资料进行加工整理，本次如果出现完全 一致的，零分计，绝不姑息； 2、题目一必须结合购入股票的实际情况，样本时间节点必须是最新 的，所分析结果具有实际的指导意义，否则至少扣一半分； 3、作业可以手写，也可以打印，题目必须保留，作为首页； 4、元旦前必须将作业完成上缴，逾期不候！ 5、其他未尽要求答疑时具体解释。 1、结合网上股票模拟情况，选一只股票，运用技术分析方法，判断该股票是否适合买进（2000字左右） 贵州茅台股票价值分析报告
一、公司简介 国酒贵州茅台（股票代码：600519）作为制酒行业的龙头，经过不断的努力，终于在2001年8月27日在上海证券交易所挂牌上市。 贵州茅台酒股份有限公司于2001年7月31日在上海证券交易所公开发行7,1 50万(其中，国有股存量发行650万股)A股股票，公司股本总额增至25,000万股。2001年8月20日，公司向贵州省工商行政管理局办理了注册资本变更登记手续。 公司主营贵州茅台酒系列产品的生产和销售，同时进行饮料、食品、包装材料的生产和销售，防伪技术开发，信息产业相关产品的研制开发。 其主要产品：不同年份的陈年茅台酒、普通茅台酒（如五星53度、新飞天53度）、低度茅台酒、王子酒、迎宾酒等。 二、行业分析 1、行业地位 自成立以来，经过多年的努力，贵州茅台逐渐确立了在白酒制造业的竞争优势： 该集团公司成为了全国唯一集国家一级企业，国家特大型企业、国家优秀企业（金马奖）、全国质量效益型先进企业于一身的白酒生产企业。 该公司为中国白酒行业领先企业和酱香型白酒行业垄断者，其销售收入占细分酱香型白酒市场总收入的80%，是典型的产品垄断。且由该公司2012年最新公报的第一季度报告：收入达到60.16亿元,同比42.54%,净利达到29.69亿元,同比57.60%,对应EPS 为2.86元。预收账款减少12.55亿元。不难看出，茅台酒业绩略超市场预期，其在我国白酒制造业的龙头地位不可动摇。 2、同行比较 图1-1.贵州茅台2012年以来的市场表现 代码简称最近1个月 累计涨跌最近3个月 累计涨跌 最近6个月 累计涨跌 今年以来 累计涨幅
影响股票市场价格的因素分析
股价变动的直接因素是供求关系的变化，在其后还有更深层次的原因，除股份公司经营状况外，任何的政治、经济、军事、社会因素的变动都会引起股票市场的供求关系，进而影响股价的变动。 （一）宏观经济因素——重要因素 1.经济增长。当一国或地区的经济运行势态良好时，大多数企业的经营状况也较良好，它们的股价会上升；反之股价会下降。 2.经济周期循环。社会经济运行经常表现为扩张与收缩的周期性交替，每个周期一般都要经过高涨、衰退、萧条、复苏四个阶段。股价的变动通常比实际经济的 繁荣或衰退领先一步。所以股价水平已成为经济周期变动的灵敏信号或称先导性 指标。 3.货币政策。 中央银行通常采用存款准备金制度、再贴现政策、公开市场业务等货币政策手段 调控货币供应量，从而实现发展经济、稳定货币等政策目标。 （1）中央银行提高法定存款准备金率，商业银行可贷资金减少，市场资金趋紧，股价下降；中央银行降低法定存款准备金率，商业银行可贷资金增加，市场资金 趋松，股价上升。 （2）中央银行通过采取再贴现政策手段，提高再贴现率，收紧银根、使商业银 行得到的中央银行贷款减少，市场资金趋紧；再贴现率又是基准利率，它的提高 必定使市场利率随之提高。 （3）中央银行通过公开市场业务大量出售证券，收紧银根，在收回中央银行供 应的基础货币的同时又增加证券的供应，使证券价格下降。 4.财政政策。财政政策对股票价格的影响包括： （1）通过扩大财政赤字、发行国债筹集资金，增加财政支出，刺激经济发展； 或是通过增加财政盈余或降低赤字，减少财政支出，抑制经济增长，以此影响股价。 （2）通过调节税率影响企业利润和股息。 （3）干预资本市场各类交易适用的税率，如利息税、资本利得税、印花税等。（4）国债发行量会改变证券市场的证券供应和资金需求，从而间接影响股价 （二）公司经营状况 股价公司的经营现状和未来发展是股票价格的基石。 1.公司治理水平和管理层质量。 2.公司竞争力。 3.财务状况。 4.公司改组、合并。
回归分析在股票预测中的应用
摘要 回归分析预测被广泛应用于经济学、社会科学、工程技术和生物学等许多领域当中，进行各专业指标变量的统计分析和预测控制。本文从回归分析预测与其他预测方法的简单算法对比出发，系统的讨论了线性回归分析和非线性回归分析的基本算法，再以八一钢铁股票的历史价格为例，对比多元线性回归和非线性回归分析预测，得出非线性回归分析拟合能力更强、拟合优度更高的结论。 关键字：回归分析预测；非线性回归；线性回归；拟合度
Regression analysis in the stock of the use of forecast Abstract: The regression analysis forecast is widely applied in the economic, the social sciences, the engineering technology and the biology and so on the middle of many domains, carries on each specialized target variable the statistical analysis and the predictive control. This article embarks from the regression analysis forecast with other forecast technique's simple algorithm contrast, system's discussion linear regression analysis and non-linear regression analysis's primary algorithm, again take 81 steel and iron stock's historical price as the example, the contrast multi-dimensional linear regression and the non-linear regression analysis predict that obtained the non-linear regression analysis fitting ability to be stronger, a goodness of fit higher conclusion. Keywords: Forecast regression analysis，Non-linear regression，Linear regression，Fit
中国股票价格受内在价值影响的因素分析
中国股票价格受内在价值影响的因素分析 ――对上证个股的实证分析 05级经济基地 郭涛 40501146 一．引言 准确刻画股票内在价值对于资产定价，资产组合构造以及金融风险管理有着重要意义。在寻求股票内在价值上，最早有二叉树模型给出了最简单的定价方式，保罗.萨缪尔森在1965年首次提出连续股票定价模型，是现代股票定价模型的基础。除此之外，还有基于投资报酬率，市场风险以及上市公司基本财务数据的资本资产定价模型。 中国股票市场已有二十多年发展历程，但与发达国家证券市场相比，仍处于不成熟阶段，金融监管等配套措施远未跟上资本市场的发展。因此在发展过程中体现出很多不成熟的行为，远为达到市场有效的程度，很多国外理论研究因其较强的前提假设而在中国市场不能得到有效利用。正是在这样的背景下，研究股票内在价值对于投资者选择投资目标，增强资本收益率，并有效防范风险更加具有重要意义。 二．文献综述 在股票价格定价的分析上，目前主要流派有基本分析流派和技术分析流派。技术分析流派以随机游走模型为基础，主要研究股票价格收益率，波动率的影响因素及运动过程。 萨缪尔森连续时间股票模型 保罗.萨缪尔森在1965年首次提出连续时间股票模型① s d SdB =+μSdt σ 其中， μ，σ 是常量， B 服从布朗运动，即满足零均值，方差为2σ的正态分布。 该微分方程的解为②： exp[(/2)]t =+-2t 0t σμσS S B t B 是均值为0，方差为t 的正态随机变量。由此得到几何布朗运动模型（GBM ） ： 0 ln()(/2)t s t s =+-2t σμσB 其中参数 μ，σ均由历史数据回归得到。 该模型是技术分析的基础模型。此后众多学者在对方差（也就是波动率）的研究上取得进展。 ① 参见Samuelson P.A. “Rational Theory of Warrant Prices,” Industrial Management Review, 6 (1965),P13-31 ② 参见Josegh Stampfli , Victor Goodman. “The Mathematics Of Finance ” Tompson express (2004),P80
通过回归分析预测股票走势
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/0f3062318.html, 通过回归分析预测股票走势 作者：杨雨彤 来源：《全国流通经济》2019年第07期 摘要：股票是一种用来募集资金的有价证券，对个人、集体、国家，以及社会的影响日渐增大，所以寻找一种有效的投资方法，成为了所有投资者的目标。本文运用多因素模型，有效市场假说，线性回归模型等方式分析对于股票的波动性产生影响的因素。通过研究不同因素对股票的波动趋势的影响强弱来寻找低价买入、高价抛出的机会，以求收益最大化。文中以Google为例，因为美国市场历史悠久，趋于稳定，更加接近于半强型市场，所以从多家美国 本土上市公司中，选择了著名网络公司Google为实验对象。经过对于2012年～2018年的数据统计，整理出上百组数据并进行研究，用spss等工具进行进一步探究，然后从中挑选出成果最具有代表性的部分数据放入本文做参考数据。最终利用所得数据分析可知各因素对于股票波动的影响强弱。 关键词：有效市场假说；多因素模型；资本资产定价模型；多元线性回归 中图分类号：F8309文献识别码：A文章编号： 2096-3157（2019）07-0104-04 一、前言 1研究背景 股票是一种用来募集资金的有价证券，随着时代的发展，股票已经成为公民理财的重要方式之一，其在公民收入与支出中所占的比重也不断增大，与此同时也影响着国家、企业、个人的经济状况与环境以及社会和个人的可持续发展。股市中很多因素对于股票的波动性产生影响，因此，寻求一种有效的投资方法，成为了几乎所有投资者的首要目标。 当今信息技术日新月异使得数据的大规模增长，许多学者将数据挖掘、机器学习、神经网络应用在股票分析中。揭示事物发展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，使人们能够正确认识事物和科学决策，已经成为了金融分析领域的重要方法。 股票分析分为两种，一种是对于股市总体的评价和预测，这种分析有益于政府制定正确的政策，也有助于企业制定恰当的发展战略。另一种是针对单个股票的涨跌进行预测，其主要目的是为股民提供规避风险的参考。 目前，我们接近于一个半强型的市场，半强型市场中分析的作用效果甚微，而内幕消息却可能获得超额利润。比如拼多多出现了假货之后丑闻快速传播，股票在当天就有强烈的波动，
2020年股票趋势线分析范文
股票趋势线分析范文 一、趋势线 1.所谓趋势线，就是根据股价上下变动的趋势所画出的线路，画趋势线的目的，即依其脉络寻找出恰当的卖点与买点。趋势线可分为上升趋势线，下降趋势线与横向趋势线。 2.股价在上升行情时，除了在连接股价波动的低点画一直线外，也应在连接股价波动的高点画一直线，于是股价便在这两条直线内上下波动，这就是上升趋势轨道。股价在下跌行情时，除了连接股价波动的高点画一直线外，也要在股价波动的低点画一条直线，股价在这两条直线内上下波动，这就是下跌趋势轨道。股价在横向时可形成横向箱型趋势线。 二、利用趋势轨道决定买卖点 1.无论是在上升或下跌趋势轨道中，当股价触及上方的压力线时，就是卖出的时机；当股价触及下方的支撑线时，就是买进的时机。 2.若在上升趋势轨道中，发现股价突破上方的压力线时，证明新的上升趋势线即将产生。 3.同理，若在下跌趋势中，发现股价突破下方的支撑线时，可能新的下跌趋势轨道即将产生。 4.股价在上升行情时，一波的波峰会比前一波峰高，一波的波谷会比前一波谷高；而在下跌行情时，一波的波峰比前一波峰低，一波的的波谷会比前一波谷低。
5.处于上升趋势轨道中，若发现股价无法触及上方的压力线时，即表示涨势趋弱了。 三、几种趋势线图示 1.上升趋势分析。股价上升趋势线是指股价上升波段中，股价底部之连接线而言，这连接而成之上升趋势线通常相当规则，在上升趋势线的股价波动上画一条与上升趋势线平行的线，这条平行线又称返回线。（如图1所示）。 （1）买卖点分析： 1．在股价上升趋势中，当股价下跌而触及股价上升趋势线时，便是绝佳的买点（买进信号），投资者可酌量买进股票。 2．当股价上升而触及股价上升趋势线之返回线时，便是股票绝佳之卖点（卖出信号）投资者可将手中的持股卖掉。 3．上升趋势之依艾略特波段分析认为：上升分三波段，每一波段上升幅度皆同，投资者可以等幅测量，比如第一波由45元上升至60元，拉回50元，第二波由50元上升至65元，拉回55元，第三波可上升至65元左右。 （2）行情分析：一个多头行情主要由原始、次级或短期上升波动所组成，股价一波比一波高，每两个底部低点即可连成一条上升趋势线，一般而言，原始上升趋势线较为平缓，历经时间较长，而次级或短期上升趋势线较为陡峭，其历经时间有时甚短。