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ARIMA模型预测案例

ARIMA模型预测案例
ARIMA模型预测案例

第5讲ARIMA模型预测案例

【例1】(1120070693)中国公路客运量ARIMA模型(缺中间项的自回归模型)中国公路客运量数据(1950 2005)序列与差分序列见图。

序列存在异方差。应该用对数差分序列建立模型。

Lny序列DLny序列

建立AR(5)模型

Q(15)=17.3。相应概率0.19。样本内预测评价:

【例2】(1120070642)美元与欧元汇率(rate )变动分析

自1973年布雷顿森林体系崩溃以来,各国和地区货币汇率趋于浮动,各主要国家间的汇率波动成为世界金融市场最显著的特征之一。自1999年1月欧元作为帐面货币问世、2002年元旦欧元纸币与铸币正式投入流通以来,欧元对美元的汇率曾几度大起大落。

1973年以来美元/欧元的变动趋势。从图中美元-欧元(1999年前的德国马克)汇率的变动趋势图可以看出,30多年来美元汇率大涨大跌,大体上经历五个时期:

第1时期,从20世纪70年代初到1979年的美元贬值期。至1971年8月,美元的黄金储备从1949年的245.6亿美元减少到102亿美元,而外国对美国的短期债权已达520亿美元;黄金官价从每盎司35美元涨到1978年下半年的每盎司200多美元,美国政府被迫宣布美元贬值,停止以美元兑换黄金。自1973年2月起的14个月里,美元对欧洲国家货币平均汇率下跌了23.6%。从1978年起美国财政部宣布对美元汇率进行干预。通过这一次美元贬值和美元与黄金脱钩,美国摆脱了外国央行用美元向美国兑换黄金的沉重包袱。但是,这次美元走弱却是造成发达国家通货膨胀加剧和陷入经济衰退的一个重要原因。

第2时期,从1980年到1985年的美元升值期。从1980年7月到1985年2月初,美元对其他10种主要货币的比价上升了73%。在美国经济结构正处在大调整的时期,美元升值对美国吸引外资起了重要作用。但是,随着美元升值,美国外贸逆差急剧增加。据美国商务部统计,从1980年到1985年,美国对外贸易逆差从322.24亿美元增加到1697.77亿美元。

第3时期,从1985年到1995年初的美元贬值期。1985年9月22日,美国、联邦德国、法国、英国和日本5国财长在纽约广场饭店举行会议并达成协议,即“广场协议”,决定5国联合行动,有秩序地使主要货币对美元升值,以矫正美元估值过高的局面。按年平均汇率比较,1988年与1985年相比,联邦德国马克对美元汇率上升70.5%。

第4时期,从1995年初到2002年初的美元升值期。1995年1月鲁宾就任美国财长时提出了“强势的美元,强大的美国”的政策。据美国亚特兰大联邦储备银行的计算,从1995年7月到2002年2月,美元升值了35.8%。在这期间亚洲在1997年至1998年发生了金融危机,美国跨国公司趁机兼并亚洲国家的企业,但是,美元升值削弱了美国商品和服务的出口竞争力,加剧了美国国际收支的不平衡。所以,美元汇率的调整是迟早的问题。

第5时期,在美元汇价高估的情况下从2002年初开始的最近一轮美元贬值阶段。从2000年10月26日到2004年12月27日,欧元兑美元汇率从1:0.82上升到1:1.36,波动幅度超过60%,仅在2002-2004三年内欧元对美元汇率就上升了35%。2005年,下跌趋势明显,欧元对美元的汇率从最高位回落,在年底回到欧元最初推行时水平。从2005年9月开始美元逐步摆脱自2001年1月以来的颓势,币值出现回升势头。美元对欧元在2005年9月到2006年4月间曾出现横盘调整,但随后又掉头下跌。美元在2006年重新回归疲势,对主要货币全线下跌。美元对欧元汇率全年下跌了11.44%。2007年1月1日,欧元兑美元汇率以1∶1.33的高位拉开了新年的序幕,并且一度飙升,在这一年创下1.3682 的新高。2007年总体看来欧元仍保持对美元的升值态势并且在下半年升值速度明显加快。

美元对欧元汇率(rate)序列为非平稳序列,取差分序列如下。

建立AR(1)模型

残差序列的相关图

样本内预测评价:

数据:

数据来源:欧盟统计局(http://epp.eurostat.ec.europa.eu)

基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/db16070449.html, 基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测 作者:万艳苹 来源:《金融经济·学术版》2008年第09期 摘要:大多数的时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文以1949年到2004年江苏省社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,2)模型能比较好的对江苏省社会消费品零售总额进行市时间序列分析和预测,。 关键词:ARIMA;江苏省消费品零售总额;时间序列分析 一、引言 江苏省是一个经济大省,经济一直保持平稳较快增长,城乡居民收入都位于全国前茅,消费品需求旺盛,人们生活水平比较高。其中社会消费品零售总额是反映人民生活水平提高的一个很好的指标。所以对社会消费品零售总额做分析就比较重要。但是影响社会消费品零售总额的因素有很多,包括收入、住房、医疗、教育以及人们的预期等很多因素,而且这些因素之间又保持着错综复杂的联系。因此运用数理经济模型来分析和预测较为困难。所以本文采用ARIMA模型对江苏省的社会消费品零售总额进行分析,得出其规律性,并预测其未来值。 二、ARIMA模型的说明和构建 ARIMA模型又称为博克斯-詹金斯模型。ARIMA模型是由三个过程组成:自回归过程(AR(p));单整(I(d));移动平均过程(MA(q))。AR(p)即自回归过程,是指一个过程的当前值是过去值的线性函数。如:如果当前观测值仅与上期(滞后一期)的观测值有显著的线性函数关系,则我们就说这是一阶自回归过程,记作AR(1)。推广之,如果当前值与滞后p期的观测值都有线性关系则称p阶自回归过程,记作AR(p)。MA(q),即移动平均过程,是指模型值可以表示为过去残差项(即过去的模型拟合值与过去观测值的差)的线性函数。如:MA(1)过程,说明时间序列受到滞后一期残差项的影响。推广之,MA(q)是指时间序列受到滞后q期残差项的

实验三:ARIMA模型建模与预测实验报告

课程论文 (2016 / 2017学年第 1 学期) 课程名称应用时间序列分析 指导单位经济学院 指导教师易莹莹 学生姓名班级学号 学院(系) 经济学院专业经济统计学

实验三ARIMA 模型建模与预测实验指导 一、实验目的: 了解ARIMA 模型的特点和建模过程,了解AR ,MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系,掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断,以及如何利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念: 所谓ARIMA 模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA )、自回归过程(AR )、自回归移动平均过程(ARMA )以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中,我们主要用到两个工具:自相关函数ACF ,偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言,它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差,即j ρ=j 0γγ,它是关于滞后期j 的函数,因此我们也称之为自相关函数,通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验任务: 1、实验内容: (1)根据时序图的形状,采用相应的方法把非平稳序列平稳化; (2)对经过平稳化后的1950年到2005年中国进出口贸易总额数据建立合适的(,,)ARIMA p d q 模型,并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。 2、实验要求: (1)深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA 模型的建模思想; (2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARIMA 模型;如何利用ARIMA 模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews 操作,读懂模型参数估计结果。 四、实验要求: 实验过程描述(包括变量定义、分析过程、分析结果及其解释、实验过程遇到的问题及体会)。 实验题:对经过平稳化后的1950年到2005年中国进出口贸易总额数据建立合适的(,,)ARIMA p d q 模型,并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。

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

季节ARIMA模型建模与预测实验指导

季节ARIMA模型建模与预测实验指导

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实验六季节ARIMA模型建模与预测实验指导 学号:20131363038 姓名:阙丹凤班级:金融工程1班 一、实验目的 学会识别时间序列的季节变动,能看出其季节波动趋势。学会剔除季节因素的方法,了解ARIMA模型的特点和建模过程,掌握利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断,以及如何利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。 二、实验内容及要求 1、实验内容: 根据美国国家安全委员会统计的1973-1978年美国月度事故死亡率数据,请选择适当模型拟合该序列的发展。 2、实验要求: (1)深刻理解季节非平稳时间序列的概念和季节ARIMA模型的建模思想; (2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews操作。 三、实验步骤 第一步:导入数据 第二步:画出时序图

6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 510152025303540455055 606570 SIWANGRENSHU 由时序图可知,死亡人数虽然没有上升或者下降趋势,但由季节变动因素影响。 第三步:季节差分法消除季节变动 由时序图可知,波动的周期大约为12,所以对原序列作12步差分,得到新序列如下图所示。

数学建模预测股市走向

2012年A股市场涨跌预测 摘要 本文主要解决了预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化的问题。 首先通过收集2011年的上证A股指数每天开盘后的收盘价,对其进行分析处理,作出A股收盘价指数的走势图观察后,然后对数据作级比分析,得知一部分级比数据不在区间() 0.9474中,故先对数据进行变换,变换后的数据 , 1.0555 的级比都落在了上述区间中。然后通过分析建立灰色预测)1,1( GM模型,代入数据求解模型,并进行参数检验,先进行残差检验,得出预测模型的精度为:96.69%;然后进行相关度检验,检验合格;但是在进行后验差检验中的小概率检验时不合格,故又对模型进行残差修正后,用修正模型预测出2012年的上证A股指数的收盘价,但是由于灰色预测模型在预测长期数据时误差有可能增大,故用2011年的实际数据与用灰色预测模型预测2011年收盘价值之间的误差值修正了2012年A股指数的预测值。为使预测值更准确,又采用了马尔科可夫链模型预测出每天的涨幅情况来进一步修正预测值,得到了更精确的预测结果。预测上证A 股指数在2012年233天的收盘价分别为:2236.5 2221.5…1574.7 1601.9。其收盘价走势图为: 关键词:A股灰色预测马尔可夫链模型预测

问题重述 未来一年时间A股市场涨跌的评估预计 A股即人民币普通股票,是中国大陆机构和个人投资的主要股票。A股市场的涨跌受经济形势,国家政策,外部环境以及投资者心态等多个因素影响。2011年A股市场的上证指数和深成指数都出现暴跌,使投资者蒙受了很大的损失。 请查阅网上的资料和数据。建立数学模型,定量分析并预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化。 符号说明 α----------为发展灰度数 μ---------为内生控制灰度 )(t X------表示在时间244 ... 2,1 ,= t t时的股票收盘价 r----------表示关联度 S1-------- 表示序列)(t X的标准差 S2--------表示绝对误差序列的标准差 C----------表示方差比 A i---------表示对数据划分区间,244) 1,2, (i? = p ij --------表示第i状态转移到第j状态的概率18 .... 2,1 ,= j i I0------------表示时刻0处于状态18 ... 2,1 = j的概率 i k j1+-----------表示经过k步转移后处于状态18 ... 2,1 = j的概率 模型假设 (1)运用的数据的来源是有效的,在统计过程中无错误 (2)假设无人为操纵股市的走向,为随机数据 (3)假设2009年到2011年无统计数据的日期为股市休息日 模型分析 一、问题的分析 因为A股指数包括上证A股指数与深成A股指数,选择其中一个进行分析即可,所以就不妨选择上证A股指数2011年1月4日到2011年12月30日的每天

基于BP网络的股票数据预测模型

基于BP网络的股票数据 预测模型 姓名:江政 班级:控制2015级 学号:2015028081100015 2016 年6月 26日

需求分析和网络结构设计 根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识,神经系统是由大量的神经细胞(神经元)构成的复杂的网络,人们对这一网络建立一定的数学模型和算法,设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别,函数映射等带有“智能”的功能,这种网络就是神经网络。其中,BP (Back Propagation )神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出,是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系,而 其他神经网络具有重要作用。 针对150组股票数据进行拟合(详细数据请见《附件1》),选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据,用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据,从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构,如图1所示,输入层包含五个神经元,隐含层包含三个神经元,输出层为一个神经元。其中,隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数,函数表达式为:))exp(1/(1)(x x f -+=,输出层神经元的激活函数采用线性函数,表达式为:x x f =)(。将150组数据分为三等份,其中两份作为训练样本,用来对网络进行训练学习;另外一份作为测试样本,用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正,以达到计算输出和实际样本输出相差最小,最终实现较精确预测的目的。 图1 预测模型的网络结构

R 语言环境下用ARIMA模型做时间序列预测

R 语言环境下使用ARIMA模型做时间序列预测 1.序列平稳性检验 通过趋势线、自相关(ACF)与偏自相关(PACF)图、假设检验和因素分解等方法确定序列平稳性,识别周期性,从而为选择适当的模型提供依据。 1.1绘制趋势线 图1 序列趋势线图 从图1很难判断出序列的平稳性。 1.2绘制自相关和偏自相关图

图2 序列的自相关和偏自相关图

从图2可以看出,ACF拖尾,PACF1步截尾(p=1),说明该现金流时间序列可能是平稳性时间序列。 1.3 ADF、PP和KPSS 检验平稳性 图3 ADF、PP和KPSS检验结果 通过ADF检验,说明该现金流时间序列是平稳性时间序列(p-value for ADF test <0.02,拒绝零假设).pp test和kpss test 结果中的警告信息说明这两种检验在这里不可用。但是这些检验没有充分考虑趋势、周期和季节性等因素。下面对该序列进行趋势、季节性和不确定性因素分解来进一步确认序列的平稳性。 1.4 趋势、季节性和不确定性因素分解 R 提供了两种方法来分解时间序列中的趋势、季节性和不确定性因素。第一种是使用简单的对称过滤法,把相应时期内经趋势调整后的观察值进行平均,通过decompose()函数实现,如图4。第二种方法更为精确,它通过平滑增大规模后的观察值来寻找趋势、季节和不确定因素,利用stl()函数实现。如图5。

图4 decompose()函数分解法 图5 stl()函数分解法 两种方法得到的结果非常相似。从上图可以看出,该现金流时间序列没有很明显的长期趋势。但是有明显的季节性或周期性趋势,经分解后的不确定因素明显减少。

股市预测模型

股市预测模型 基于混合ARMA模型和支持向量机 摘要:股市预测在以往的文献中已经吸引了大量的研究兴趣。传统上,ARMA模型已经成为时间序列中应用最为广泛的线性模型之一。但是,ARMA模型不能够轻易的捕捉非线性模式。并且最近的研究表明,人工神经网络(ANN)方法比传统的统计的人实现了更好的性能。人工神经网络方法在泛化(generalization)方面经历了一定的困难,但是其生产模式可以过度拟合数据。支持向量机(SVM)一种新型的神经网络技术,在解决非线性回归估计问题上已经得到成功的应用。因此,此次调查提出了在股市预测问题的支持向量机模型上,利用ARMA模型的独特优势试图向用户提供更好的解释力模型的混合方法。股市的真实数据集被使用来研究该模型的预测精度。计算的测试结果是很有前景的。 关键字:BP神经网络,金融时间序列,预测,支持向量机1.引言 股市预测因其高波动和不规则性被认为是具有挑战性的任务。因此,许多模型已经被描绘为投资者提供更精确的预

测。尤其是,人工神经网络(ANN)方法在以前的文献中最为频繁被使用,因为其已知的预测的效率优于其他模型。然而,由于解释神经网络的难度,大多数应用神经网络的研究集中在预测精度。在文献中已被报道,利用人工神经网络模型,以很少的努力提供对破产预测过程更好的理解。此外,由于神经网络的过度拟合在泛化方面具有困难,并且完全取决研究人员的经验或是知识,用于选择大量的包括相关的输入变量,隐含层的大小,学习率以及动量控制参数的预处理。 最近,在1995年首次由Vapnik提出的支持向量机(SVM)方法近来被使用在一系列应用中,包括金融股市预测。支持向量机(SVM)的基础已经被Vapnik开发,由于许多吸引人的特点以及在广泛的问题上优异的泛化性能使其越来越受欢迎。该制定(formulation)体现了结构风险最小化(SRM)原则被常规神经网络采用,且已被证明优于传统的经验风险最小化原则。SRM泛化误差上限的最小化,用术语来说,就是在训练数据中误差最小化。 此外,SVM的解决方案可能是全局最优解,而其他神经网络模型往往会陷入局部最优解。一般来说,支持向量机技术被广泛认为是艺术分类的状态(the state of art classifier),并且以往的研究表明,SVM预测方法优于神经网络的方法。 最初为解决分类问题开发的SVM技术可以成功地在回归中应用。与模式识别问题只需输出是离散值不同,支持向

AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析

BOX-JENKINS 预测法 1 适用于平稳时序的三种基本模型 (1)()AR p 模型(Auto regression Model )——自回归模型 p 阶自回归模型: 式中,为时间序列第时刻的观察值,即为因变量或称被解释变量;, 为时序的滞后序列,这里作为自变量或称为解释变量;是随机误 差项;,,,为待估的自回归参数。 (2)()MA q 模型(Moving Average Model )——移动平均模型 q 阶移动平均模型: 式中,μ为时间序列的平均数,但当{}t y 序列在0上下变动时,显然μ=0,可删除此项;t e ,1t e -,2t e -,…,t q e -为模型在第t 期,第1t -期,…,第t q -期 的误差;1θ,2θ,…,q θ为待估的移动平均参数。 (3)(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型(Auto regression Moving Average Model ) 模型的形式为: 显然,(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时,退化为纯自回归模型()AR p ;当p =0时,退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 (1)(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数,差分的目的是为了让某些非平稳(具有一定趋势的)序列变换为平稳的,通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序,不能直接建立ARMA 模型,只能对经过平稳化处理,而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理,也可以是对数变换,也可以是两者相结合,先对数变换再进行差分处理。 (2)(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序(如冰箱的销售量,羽绒服的销售量),也同样需要进行季节差分,从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数; ,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数;S 为季节周期的长度, 如时序为月度数据,则S =12,时序为季度数据,则S =4。 在SPSS19.0中的操作如下

股票预测模型

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): (论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

回归分析在股票价格预测中的应用

回归分析在股票价格预测中的应用 摘要:随着我国市场经济环境的日益成熟,股市规模的不断扩大,股票价格成为投资者、经济、系统科学领域研究的热点问题,影响股票价格的因素越来越多,预测未来的股票价格变得十分有必要。股票市场的价格数据呈时间序列,本文将运用Eviews软件对股票价格进行多元线性回归模型预测,以国电电力的历史价格为例,预测该股票的次日收盘价。通过对比消除共线性前后的两个模型对次日收盘价的预测结果,验证了利用主成分分析消除共线 性后的多元线性回归方程预测效果更好。 关键词:股票价格;Eviews;多元线性回归;主成分分析 Abstract:With the growing maturity of China's market economy environment, the scale of stock market is expanding.Stock price has become a hot topic in the field of investor, economy and system science.There are more and more factors influencing stock prices,so it is very necessary to predict future stock prices.The price data in stock market being time series,this article will use Eviews software to predict stock price by multiple linear regression model.Taking the historical price of Guodian power as an example,we predict the next closing price of the stock.By comparing the prediction results of the two models before and after collinearity to the closing price of the next day,it is proved that the effect of the multivariate linear regression equation after the use of principal component analysis is better than that of the multi linear regression equation after the elimination of the collinearity. Key words:Eviews; Multiple linear regression; Principal component analysis

实验指导书ARIMA模型建模与预测范本

实验指导书ARIMA 模型建模与预测

实验指导书(ARIMA模型建模与预测) 例:中国1952- 的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 (1)数据录入 打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项,在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”,在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ,分别在起始年输入1952,终止年输入,文件名输入“im_ex”,点击ok,见下图,这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex,并录入数据(点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…, 找到相应的Excel数据集,打开数据集,出现如下图的窗口,

在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入,第一个数据是从B15开始的,因此在“Upper-left data cell”中输入B15,本例只有一列数据,在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex,点击ok,则录入了数据): (2)时序图判断平稳性 双击序列im_ex,点击view/Graph/line,得到下列对话框:

得到如下该序列的时序图,由图形能够看出该序列呈指数上升趋势,直观来看,显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 (3 因为数据有指数上升趋势,为了减小波动,对其对数化,在Eviews命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列,其时序图见下图,对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈:

股价预测模型-数学建模-优秀论文

2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 校内选拔赛 2013年12月2日 股票市场的股价模型研究

摘要 股票本身没有价值,但它可以当做商品买卖,并且有一定的价格,股票的市场价格即股票在股票市场上买卖的价格。目前,股票已经成为我国大众投资的主要渠道之一。本文以上海股市2011年1月到2012年12月的数据为依据,分别对三个问题建立模型求解。 问题(1),根据上海股票市场在该段时间内综合指数历史交易,以市场布林线算法为评价标准划分时期,并建立不同时期的多指标模糊综合评价模型;并据此划分为四个时期,并且分析每一阶段的具体情况。 问题(2),根据2011/1/1到2012/11/30每天的收盘价,采用三次指数平滑方法对上证指数进行预测;我们利用了12月1日至12月4日的上证指数与预测的验证,其结果相差仅为0.00003,在实际中可以接受,验证了我们模型的准确性。 问题(3),我们建立成交量进程时间假设,描述股价变化所依托的经济学期。根据2011-2012这短时间的成交量与对应收盘价的数据,分析得出成交量与收盘价的关系,并利用这一结论去预测2013年部分月份的股价情况,得出相应的结果,这就证明了我们模型的正确性。 最后,对该问题做了更深刻的探讨,对模型的优缺点进行评价。 关键词:布林线算法;模糊综合评价法; 三次指数平滑法.成交量进程时间假设;成交量;收盘价; 一问题重述

中国股市上证指数数据为例,选取2011年1月到2012年12月的数据,分析以下问题: 1、对中国股市上证指数在该时间段(2011.1—2012.12)的走势情况做出定量的综合评价,并按照你划定的时期分析各个时期的发展状况。 2、依照2012年12月以前的主要统计数据,对中国股市上证指数股票市场的发展趋势做出预测分析,并利用中国股市上证指数12月以后的统计数据验证你的模型。 3、对于股票价格的研究,传统的股价研究方法是按照均匀日历时间间隔采样,即假定股价是基于均匀的日历时间间隔推进的。但后期的研究者研究表明:成交量影响股票收益率的自相关性、互自相关性和惯性效应。股价的变化与市场上的信息有很大的关系,实证表明:股价的调整并不是以均匀的日历时间进程推进的,它有自己独立的时间推进进程。后期的大多数研究者将成交量作为金融或宏观经济事件的信息量的一种度量方法,这大大推动了股价的以成交量推进的实证和理论的研究。试建立成交量推进进程下的股价模型,并进一步分析所建立的模型的有效性和可行性。 二问题分析 关于问题一:根据上海股票市场在该段时间内综合指数历史交易,以市场布林线算法确定股市涨跌震荡强弱并据此划分时期,。并建立不同时期的多指标模糊综合评价模型。 关于问题二:通过对2011年11月到2012年12月上海交易所综合股价指数变化趋势的分析, 可以看出上海证券交易所上证指数走势曲线存在非线性趋势, 因此采用三次指数平滑方法进行对其滤波处理, 消除其中的跳点和拐点, 以获得更有规律性的数据, 然后对滤波后的数据用三次指数平滑方法。 关于问题三:传统的股价分析都是建立在以日历时间为基础的固件数据上,但事实上股价不是完全跟随绝对的日历时间而变化的,比如信息的快速传播就有可能会导致股价在很短的时间巨变,所以基于这种数据的分析是不完善的,股价的变化有着它自己的经济学周期。我们引入成交量进程时间来描述这一周期。通过分析成交量与收盘价的相关性,得出成交量进程下的股价变化趋势,并且用2012年12以后的成交量与对应的收盘价验证模型的合理性。 三模型假设 1 未来的行情由现在的行情决定 2 股市仅受股市平均市盈率,经济增长数据,人民银行公布和调整存货利率与国家公布的宏观经济数据CPI影响。 3.股市受股市信息的影响,成交量发生变化,进而有股价的变化,在成交量进程时间内股价与成交量有相关性。 四符号说明

实验指导书(ARIMA模型建模与预测)

实验指导书(ARIMA 模型建模与预测) 例:我国1952-2011年的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 (1)数据录入 打开 Eviews 软件,选择"File ”菜单中的"New--Workfile ”选项,在"Workfile structure type ”栏选择"Dated -regular frequency ”,在"Date specification ”栏中 分别选择“ Annual ” (年数据),分别在起始年输入 1952,终止年输入 2011,文件名输入 “im_ex ”,点击ok ,见下图,这样就建立了一个工作文件。 在 workfile 中新建序列im_ex , 并录入数据 (点击 File/Import/Read Text-Lotus-Excel …, File | Edit Object View 卩 iroc Quick Options Window Help New ? □pen i Save Fetch from DB... T5D Fi le Im port-. DRI Bask Economics Database... Read Text-Lctu s-Excel... 找到相应的Excel 数据集,打开数据集,出现如下图的窗口,在“ Data order ”选项中 选择“ By observation-series in columns ”即按照观察值顺序录入,第一个数据是从 B15 开始的,所以在“ Upper-left data cell ”中输入B15,本例只有一列数据,在“ Namesfor series or number if named in file ”中输入序列的名字 im_ex ,点击ok ,则录入了数据): import Ex port Print PtFrtl Setup-.,.

基于机器学习的股票分析与预测模型研究

金融观察?一 基于机器学习的股票分析与预测模型研究① 姚雨琪 摘一要:近年来?随着全球经济与股市的快速发展?股票投资成为人们最常用的理财方式之一?本文研究的主要目标是利用机器学习技术?应用Python编程语言构建股票预测模型?对我国股票市场进行分析与预测?采用SVM与DTW构建股票市场的分析和预测模型?并通过Python编程进行算法实现? 本文对获取到的股票数据进行简单策略分析?选取盘中策略作为之后模型评估的基准线?分别选取上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票数据利用已构建的支持向量机和时间动态扭曲模型在Python平台上进行预测分析?结果表明?对于上证指数而言?支持向量机预测下逆向策略更优?对于鸿达兴业股票和鼎汉股票而言?支持向量机预测下正向策略更优?基于时间动态扭曲算法的预测方法对于特定的股票有较高的精度和可信度?研究结论表明将机器学习运用于股票分析与预测可以提高股票价格信息预测的效率?保证对海量数据的处理效率?机器学习过程可以不断进行优化模型?使得预测的可信度和精度不断提高?机器学习技术在股票分析方面有很高的研究价值? 关键词:机器学习?股票预测?Python?SVM?DTW 中图分类号:F830.91一一一一一一文献标识码:A一一一一一一文章编号:1008-4428(2019)02-0123-02 一一一二引言 国外股票市场的股票分析预测开始得很早?研究者们将各种数学理论二数据挖掘技术等应用到股票分析软件中?并通过对历史交易数据的研究?从而得到股票的走势规律?近年来?由于现实中工作与研究的需要?机器学习的研究与应用在国内外越来越重视?机器学习可以在运用过程中依据新的数据不断学习优化?完善预测模型?将机器学习应用于股票市场的预测?从股票的历史数据中挖掘出隐藏在数据中的重要信息?这样既能够为股民们对股价预测研究提供理论支撑?又能够为公司的领导层提供决策支持?基于此?本文选择机器学习在股票分析中的应用作为研究方向?在机器学习及股票分析相关理论基础上?使用Python开发工具?并分别运用支持向量回归及时间动态扭曲进行预测? 二二相关技术与理论 (一)机器学习 机器学习是融合多领域技术的交叉学科?主要包括概率论与数理统计二微积分二线性代数二算法设计等多门学科?通过计算机相关技术自动 学习 实现人工智能?(二)股票分析方法 1.基本面分析 基本面分析指的是在分析股票市场供应和需求关系的相关因素(如宏观经济二政策导向二财务状况以及经营环境等)基础上确定股票的实际价格?从而预测股票价格的趋势?2.技术面分析 技术面分析指的是对股票图样趋势来分析和研究?来判断价格的走势? (三)基于Python的经典机器学习模型 1.支持向量机(SVM) 该模型最初用于分类?其最终目标是引入回归估计?建立回归估计函数G(x)?其中回归值与目标值之间的差值小于μ?同时保证该函数的VC维度最小?线性或非线性函数G(x)的回归问题可以转化为二次规划问题?并且获得的最优解是唯一的? 2.动态时间扭曲(DTW) 这是衡量时间序列之间的相似性的方法?并可以用在语音识别领域以判断两段声音是否表达了同一个意思?三二股票预测模型的构建 (一)确定初始指标 1.基于支持向量机确定指标 施燕杰(2005)利用支持向量机进行股票分析与预测?在多次反复尝试基础上提出了一系列的指标作为预测模型的输入向量?该指标能够有效地预测未来股价波动情况?本文在结合自身研究的基础上?对以上施燕杰提出的指标进行改进?在原有的指标基础上添加7日平均开盘价和7日平均收盘价?去除了成交额保留了成交量?最终建立如表1所示的20个初选指标? 表1一初选指标 变量X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10含义 今日 开盘价 昨日 开盘价 前日 开盘价 7日平均 开盘价 今日 最高价 昨日 最高价 前日 最高价 7日平均 最高价 今日 最低价 昨日 最低价变量X11X12X13X14X15X16X17X18X19X20含义 前日 最低价 7日平均 最低价 今日 收盘价 昨日 收盘价 前日 收盘价 7日平均 收盘价 今日 成交量 昨日 成交量 前日 成交量 7日平均 成交量一一本文主要是进行股票分析与预测?因此在综合考虑各个 价格指标的基础上?本文选择选定时间段的下一日收盘价作为模型的输出向量? 2.基于动态时间扭曲确定指标 根据往常研究经验?我们将时间序列数据分成不同的期间?每个期间长度为5日?以每个时间段相邻每日收盘价涨跌率变化趋势为初始指标?选择时间序列期间下一日的收盘价与期间内最后一日收盘价涨跌率作为模型的输出向量?(二)选择样本 1.实验对象 本文在分别在主板市场二中小板市场和创业板市场中采取随机抽样的方法各随机选择一只股票数据作为研究对象?分别是上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票? 2.样本规模 我们选取了2011年至2017年间上证指数1550条数据?2015年至2017年的鸿达兴业股票532条数据二鼎汉股票572 321 ①基金项目:江西财经大学第十三届科研课题立项?编号xskt18345?

股票价格预测

股票价格预测:GARCH模型与BP神经网络模型的比较 崔建福/李兴绪 【专题名称】统计与精算 【专 题 号】F104 【复印期号】2004年04期 【作者简介】崔建福 云南大学经济学院; 李兴绪 云南财贸学院 股票价格对证券投资者来说是极其重要的,但由于影响股票价格波动的因素众多,使得其预测难于实现,确切地说,要对股票价格做出准确预测是不可能的,但我们总试图寻找不同的方法,不同的模型来刻画它。对于股票价格的分析有两种不同的学派,一是基本分析学派,二是技术分析学派。和这两种分析派别观点相对应,股票价格预测的建模思路有两种:①尽可能找出所有影响价格波动的因素(宏观经济指标、公司财务指标等等),建立股票价格和这些影响因素之间的模型。②遵循股票价格技术分析,依据股票价格系统自身规律来建模。 一、建模的方法 (一)随机游走模型 这是在GARCH模型提出之前,描述股票价格最常用的模型。 (二)ARMA簇时间序列模型 这是针对平稳时间序列建模有效手段。 (三)ARMA-GARCH模型 这类模型的建模思路一般为:计算股票价格的差分(或者是收益率),用单位根方法验证其平稳性,通过单位根检验则建立该平稳序列的ARMA簇模型,再检验模型的残差是否具GARCH效应,若有,则用GARCH 模型对残差加以刻画,这也是检验股票市场有效性的常用方法。 (四)神经网络模型 把股票价格看成一个非线性系统。在实证中,两种建模思路都有:其一把影响股票价格的因素值作为神经网络的输入,价格作为输出,训练网络,再进行预测。其二依据时间序列建模的思想把股票前几期的价格作为输入,紧接一期的价格作为输出。本文在BP神经网络建模过程中应用的是第二种方法。 在以上的各种模型中,基本上都是针对股票价格指数来做的实证分析。本文选择了清华同方个股数据作为实证数据,从股票价格是 非平稳时间序列和非线性系统两个不同的角度分别建立GARCH模型和BP神经网络模型,对两者的结果做了比较分析。这也是首次把GARCH模型和BP

时间序列上机实验-ARIMA模型的建立(季节乘积模型)

实验二 ARIMA 模型的建立 一、实验目的 熟悉ARIMA 模型,掌握利用ARIMA 模型建模过程,学会利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断,以及学会利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 ARIMA 模型,即将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA )、自回归过程(AR )、自回归移动平均过程(ARMA )以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中,主要用到两个工具:自相关函数ACF ,偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言,它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差,即j ρ=j 0γγ ,它是关于滞后期j 的函数,因此我们也称之为自相关函数,通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容 (1)根据时序图的形状,采用相应的方法把非平稳序列平稳化; (2)对经过平稳化后的2000年1月到2011年10月美国的失业率数据建立ARIMA (,,p d q )模型,并利用此模型进行失业率的预测。 四、实验要求: 了解ARIMA 模型的特点和建模过程,了解AR ,MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系,掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断,以及如何利用ARIMA 模型进行预测。 五、实验步骤 (1) 输入原始数据 打开Eviews 软件,选择“File ”菜单中的“New--Workfile ”选项,在“Workfile structure type ”栏中选择“Dated-regular frequency ”,在“Frequency ”栏中选择“Monthly ”,分别在起始月输入1991.01,终止月输入2010.12,点击ok ,见图1。再建立一个New object ,将选取的x 的月度数据复制进去 。

时间序列模型在股票预测方面的应用pdf

时间序列模型在股票预测方面的应用 摘要 股票市场作为国民经济的重要组成部分,股票市场的发展对国民经济的发展起到重要的推动作用,同时股票市场的运行又受到整个国民经济发展形势的制约。中国股票市场自建立起到现在取得了长足的进步,但市场表现出的波动幅度和风险性要大大高于国外成熟的资本市场。因此,在我国股票市场即将取得重大发展的时期对其进行波动特征研究就显得尤为重要。本文以上证综合指数月市盈率作为研究对象,采用ARMA模型并结合Eviews8.0统计软件对样本数据进行分析。针对寻找影响市盈率多种因素的困难,提出从市盈率的的数据本身出发,利用 B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA,对股票市盈率分析并预测。对上证综合指数的市盈率的数据实证研究并短期预测,结果表明其预测效果良好。 关键词:股票时间序列分析市盈率 ARMA模型预测 ABSTRACT The stock market is an important part of the national economy, its development plays a critical role in national economy, at the same time, the operation of the stock market is restricted by the developing situation of the whole national economy. Chinese stock market grows fast and has made great progress since it was founded, and the market risk and volatility is much larger than that of foreign markets. So it is necessary to study the volatility character of stock market when it is on the developing way. In this text, we will regard Shanghai stock composite price-earning ratios as the main study object, and try to use the ARMA models to describe the volatility character with the statistic software EViews8.0. As for the difficulties of looking for a variety of factors influencing the price-earning ratios, the model built by the data itself with B- J’s method of time series is presented to analyze and to forecast. A stock’s price-earning ratios empirical research is carried out, which is included short-term forecast. The result shows that the method gives a good short-term predict. Key words: stock, analysis of the series, price-earning ratios, ARMA models, forecast 0 引言

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