沪深300指数的预测

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沪深300指数的预测

作者：张化程旭

来源：《今日财富》2018年第36期

随着生活水平的提高，大量的流动资金被股民们投入股市，而沪深300指数可谓是中国股市的灯塔，是似于晴雨表的存在；采用何种方法对沪深300指数进行预测分析，其重要性不言而喻。本文意在将时间序列应用于指数进行分析，通过差分使数据平稳化并采用R语言辅助预测指数短期未来走势。本文最终确定选择使用ARIMA模型对原数据进行分析，虽局限于短期预测，存在模型短板，但拟合程度较好，对沪深300指数的预测具有积极意义。

一、问题提出

（一）研究背景

随着时代的发展和人民生活水平的提高，其财富正在不断积累，如何让自己的资产保值升值，避免因外界因素变动而导致资产缩水，成为了目前人们越来越关注的问题。投资于股票市场是常见的一种个人理财方式，众所周知股票市场在具有相对较高收益的背景下也伴随着极大的风险，如何科学合理的规避这些风险实现资产的保值升值，更精确地说，如何预测股票市场的趋势便成了我们接下来所要研究的问题的核心。

（二）研究目的

基于股票市场的不确定性给投资者带来的投资风险，本文致力于探索出一种更为科学有效的股票市场的预测方法，为投资者提供一种更加科学的投资参考，以达到通过分析制定出合理的投资方案进而规避风险实现资产的保值增值的目的。

二、研究方法

股票的预测一直以来都是人们探索研究的问题，经过不断的摸索与实践，总结出了各式各样的研究方法，建立了大量的模型进行预测分析。其中应用最为广泛的应该是基于ARIMA模型的时间序列分析。时间序列分析（Time series analysis）是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律以用于解决实际问题。随着计算机的相关软件的开发，数学知识不再是空谈理论，时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上，应用相关的软件对数据做出较为科学的分析与预测。

（一）ARIMA模型介绍