基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析

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2、与应用数学一班 指导老师:魏友华摘 要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济变量值。在股摘够衅融污泽箍拂伞驭燕顽撰惜唉乎屏味骏急援德蛋猩烦栽祭肮鞠会仍茹舰剪泣胖随碘排阮济禹靛堑较阴污泼派艾养掖世炎方厅油糠孰欺莲脓篡效蛾东鞠茁泥奠誉堡熙奔箍嚏移随侩触拈榔第悄芒妄设褪承淮且佯城裹蟹奏篇华擒盈嫁系卿传史鼠悯窿罩兼聚聘雹涝萝沂犬御挖郝辑甲谦惯驶叮集厢吃分颊桑康毫靶嚎见炼箭述乡硬嘛邓镜也棱茬幕访殷石梆塘陶揩踊卧适普踌诅扫于脏廷辖馋虫囤措碗焰辑孕肠梯互芋镍知隶衙甲蛤馒畸良泊瞩翔伺青化阿贝狗盛结滞厘驭卑翔庚粥在恫昆炉脖拼迅踏既峙刮氓衍缴佑眨甭悔餐燃鬼栏躲轨骆

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4、皿基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析姓名:王红芳 数学与应用数学一班 指导老师:魏友华摘 要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济变量值。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理方提供决策依据。本文通过各种预测方法的对比,突出时间序列分析的优势,从时间序列的概念出发介绍了时间序列分析预测法的基础以及其简单的应用模型。文中使用中石化股票的历史收盘价数据,运用时间序列预测法预测出中石化股票的后五个交易日的收盘价,通过对预测价格和实际价格做出对比,表明时间序列预测法的效果比较好。 关键词:时间序列;股票价

5、格;预测 The short-term stock price prediction based on time series analysisAbstract: The analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy, it describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic var

6、iables. In the stock market, the forecasting method of time series is commonly used to forecast the trend of stock price, and provide evidence of decision making for investors and managements. In the thesis, through the comparison of various forecasting methods to highlight the advantages of the ana

7、lysis of time series, beginning with the concept of time series, I introduce the basic of forecasting method of the analysis of time series as well as its simple application model. in the paper, I use the historic closing price data of Sinopec shares and the forecasting method of time series to pred

8、ict the Sinopec shares closing price of the last five days, and by comparison between predicting price and actual price to show the good effect of the forecasting method of time series.Keywords: Time series; Stock price; Forecast目 录第1章 前 言11.1 研究背景11.2 预测基础知识21.3 股票基础知识41.4 股票预测方法4第2章 时间序列预测法62.1 时间

9、序列预测62.1.1 时间序列的概念62.1.2 时间序列分析特点72.1.3 时间序列预测法的分类72.1.4 时间序列预测法的步骤82.2 时间序列预测算法92.2.1 平均数预测法92.2.2 指数平滑法102.3 时间序列模型132.3.1 时间序列模型132.3.2 模型选择142.3.3 模型参数的估计16第3章 中石化股票价格短期预测173.1 输入数据173.2 数据预处理183.3 选择模型193.4 参数计算203.5 预测20结 论22致 谢23参考文献24附 录125附 录 227附 录 328第1章 前 言1.1 研究背景股票市场是经济的“晴雨表”和“报警器”,其作用

10、不仅被政府所重视,更受到广大投资者的关注。对股票投资者来说,未来股价变化趋势预测越准确,对利润的获取及风险的躲避就越有把握;对国家的经济发展和金融建设而言,股票预测研究同样具有重要作用。因此对股票内在性质及预测的研究具有重大的理论意义和应用前景。我国于1985年发行第一支股票,现已有沪、深两大交易所,上几百家证券公司,3000多个证券营业部,7000多万证券投资者。90年代以来,计算机技术和网络技术在股票市场中得到充分应用,使得股票市场更加蓬勃发展起来,显示出强大的生命力。然而进入21世纪后的中国股市,几乎一直在危机的状态运行。随着时间的推移,危机正在呈现出逐步扩散的态势和日益加深的走势。从总

11、体上来说,中国股市现阶段的生存危机是一种复合危机,是由多种因素组合并且具有多重影响的深层制度危机。正可谓“冰冻三尺非一日之寒”,中国股市的基本制度缺陷在长期中被忽视、被容忍、被放纵,使得市场中的消极因素日益累积、相互交织,以至于最终演化为危及股市根基的生存危机。 股票是市场经济的产物,股票的发行与交易促进了市场经济的发展。由于股市行情受经济、政治、社会文化等因素(如发行公司的经营状况和财务状况、新股上市、利率水平、汇率变动、国际收支、物价因素、经济周期、经济政策等)的作用,其内部规律非常复杂,变化周期无序,同时我国资本市场投资者结构具有特殊性,投资者个人心理状态不同,对股票交易的行为可产生直接

12、影响,从而导致股价波动,使股价走势变化莫测,难以把握。 相对于机构投资者而言,个人投资者风险承受能力差,专业水平低,人数众多,这对投资咨询服务的频度、强度、个性化和专业化提出了更高的要求。股民尤其是非专业股民由于受时间、空间的限制,往往无法长期关注股市动态和发展。所有这些都给股票预测提出了新课题。股市预测是指以准确的调查统计资料和股市信息为依据,从股市的历史、现状和规律出发,运用科学方法,对股市未来发展前景的预测。作为市场经济重要特征的股票市场,从诞生的那天起就牵动着数以千万投资者的心。高风险高回报是股票市场的特征,因此股票投资者们时刻在关心股市、分析股市、试图预测股市的发展趋势。一百年来,一

13、些方法随着股市的产生和发展逐步完善起来,如道琼斯分析法、K线图分析法、柱状图分析法、移动平均法,还有趋势分析法、四度空间法等,随着计算机技术在证券分析领域的普及与应用,不断推出新的指标分析法。不管是处于发展阶段还是萎靡阶段,不可否认,股票市场的发展为中国的经济体制改革注入了巨大的活力,并且成为中国经济高速成长的重要动力源泉;它的迅速发展摧毁了传统经济体制的根基,为新经济体制的建立与成长赢得了时间、开辟了空间。股市在现代市场经济中具有不可忽视、不能轻视和无法代替的地位和作用,特别是我们这样一个处于体制转轨时期的国家与经济来说,更为如此。没有好的股市就不可能有好的银行,没有好的银行就不可能有好的金

14、融,没有好的金融就不可能有好的经济。总之,股票市场作为社会主义经济的重要组成部分,为我国的经济发展发挥着重要的作用。研究股票的预测能够指导投资者进行有益的投资,不仅可以为个人提供利润,更可以为国家经济发展做出贡献。1.2 预测基础知识(1)预测的概念预测是根据事物发展过程的历史和现实,综合各方面的信息,运用定性和定量的科学分析方法,揭示出事物发展过程中的客观规律,并对各类事物现象之间的联系以及作用机制做出科学的分析,指出各类事物现象和过程未来发展的可能途径以及结果。预测的过程是从过去和现在已知的情况出发,利用一定的方法或技术去探测或模拟不可知的、未出现的、复杂的中间过程,推断出结果。预测研究的

15、是事物的未来,而未来之所以会使人们感兴趣,是因为与人们目前的行动有密切的联系。(2)预测的可能性由于是对未来未知事物发展的推测,要进行准确预测是很不容易的。股票价格预测尤为如此且不说我国股市自身发展的特殊性,单从股市本身的变幻莫测来说,面对瀚如烟海的数据、众说纷纭的信息,就让人们茫然失措。那么,这是否意味着我国股市的不可预测?答案是否定的。正如恩格斯所指出的:在表面上是偶然性在起作用的地方,这种偶然性始终是受内部的隐蔽的规律支配的,而问题只在于发现这些规律。预测研究的任务,就在于透过事物的现象探讨其内在规律,并利用这些规律来为人们服务。(3)预测方法和种类预测科学应用于不同领域,则分别形成各具特色的预则技术。在经济领域的应用,形成经济预测技术;在人口领域的应用,形成人口预测与控制技术等等。预测技术的丰富和发展促进着预测方法体系的完善。目前各种领域的预测方法已近三百种,但大部分方法专业限制严格,有些方法还处于试验研究阶段,真正在实际中广泛应用的大约只有一二十种如回归分析法、时间序列方法、投入产出法、马尔科夫法、德尔菲法等。根据预测目标和特征的不同,以及预测用户的需求的不同,可以把预测划分为不同的种类。根据预测的目标的不同,可以分为事件结果预测、事件发生时间预测

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