1. 有人會股票的序列自相關檢驗嗎，用spss
會用的，但是建議最好用stata
2. 如何快速比較股票間的相關性
。。。。。
這個問題嘿嘿我的畢設就是這個，你可以先去期刊網去找找其他人怎麼做的，我記得我在01年做的時候，樣本剔除後只有300多支股票，分析來分析去，做了很多調整相關性做到了90%以上，可是以前知名學者的全面分析下來只有50%多，當時沒有wind之類的東西，全手工excel，現在用wind 方便多了。但是由於我國證券市場從初始到現在因政策5次重大變動產生了較大的變化，我建議你不妨從時間和市場兩個角度縮小樣本選取（可以選中小板為樣本），針對性更強。
3. 一隻股票的自相關性怎麼算
在自相關圖中，自相關系數始終控制在兩倍標准差范圍內，並且在零軸附近波動，這是純隨機性非常強的平穩時間序列。有單調趨勢的一般為非平穩系列，有正弦波動規律或者周期變化規律的也是非平穩系列平穩性你也可以用時序圖來檢驗
4. 有什麼軟體可以計算股票相關系數的
我知道金財網有一款大操作軟體還不錯的，我現在就在用呢？很好用，現在分享給各位股民。
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5. 股票 相關性計算
相關性分析比較書面化，因為實際中同時影響多隻股票的因素很多，不好剔除。但是如果你要簡單性進行數據分析的話，那麼就設立一個時間段，把這個時間段兩只或者多隻股票的漲跌幅變化進行對比就可以了。這是最簡單但最不精確的方法。如果你想嚴謹一些，那麼選定時間段，選取兩只或多隻股票所在的行業，把這幾只股票和行業整體情況作對比，再將整個行業和大盤作對比，只要你選取的時間段足夠長，那麼得出的整個行業的ß系數還是比較靠譜的，依據這個ß系數你再相互比較應該就可以得出這幾只股票間的ρ
6. 自相關性如何解決
基本方法是通過差分變換,對原始數據進行變換的方法,使自相關消除.
一,差分法，一階。
設Y對x的回歸模型為
Yt=β1+β1xt+μt(1)
μt=ρμt-1+vt
式中, vt滿足最小平方法關於誤差項的全部假設條件。
將式(1)滯後一個時期,則有
Yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1
於是, (1)-ρ×(2),得Yt-ρYt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)
Yt-ρYt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)
ρ為自相關系數
也就是說,一階差分法是廣義差分法的特殊形式。
高階自相關是用BG檢驗法，LM=T*R^2服從X^2(p)（kafang）分布，T為樣本容量，p為你想檢驗的自相關階數，查kafang分布表，置信度為95%也就是阿爾法=0.5，如果T*R^2>查出來的結果即存在你想驗證的自相關階數。
修正用廣義差分法（AR(p))
廣義差分方法
對模型: Yt= 0+ 1X t+ut ------(1) ,如果ut具有一階自回歸形式的自相關,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt滿足通常假定.
假定, 已知,則: Y t-1= 0+ 1X t-1+u t-1 兩端同乘 得:
Y t-1= 0 + 1 X t-1+ u t-1-------(2)
(1)式減去(2)式得:
Yt- Y t-1= 0 (1- )+ 1X (Xt- X t-1)+vt
令:Yt*= Yt- Y t-1 ,Xt*= (Xt- X t-1), 0 *= 0(1- )
則: Yt*= 0 * + 1 Xt*+vt 稱為廣義差分模型,隨機項滿足通常假定,對上式可以用OLS估計,求出 .
為了不損失樣本點,令Y1*= X1*=
以上解決自相關的變換稱為廣義差分變換, =1,或 =0 , =-1是特殊情況.
廣義差分變換要求 已知,如果 未知,則需要對 加以估計,下面的方法都是按照先求出 的估計值,然後在進行差分變換的思路展開的。
如果差分修正還是效果不好，那就是你回歸變數的問題了，有一些統計數據本身就是有很強的自相關，比如GDP等，這是無法避免的，有些數據要先 去勢，協整以後才可以做回歸的
7. 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）
我不知道如何計算這種系數，抱歉！
我只想說，這樣的比較在實際操作中一點意義都沒有。很多大學的教學內容在股市的實際運用中完全是兩碼事。正因為如此，股神巴菲特退出了當年就讀的第一個商學院。
8. 在計算出股票之間的相關性之後，這樣一個相關系數對於股民來講有什麼用，我們可以根據這個數字得到什麼
簡單通俗解釋：每個股票組合投資都是風險敞口的，而如果你股票之間相關性較大，則等於把雞蛋放在一個籃子里，那麼一旦你投資相關性非常強的股票組合不是市場熱點（甚至是市場重災區，比如，現在日本福島核爆炸，那麼核電以及核電配套設備公司相關性強，但是目前在市場受到核電利空打擊，你的組合反而面臨較大風險）的話，難以達到市場收益甚至虧損。即便你找的都是貝塔系數較高的股票，但是由於自身相關，很可能是大盤強他們弱，僅僅由於其相關性強，而同時受到一個因素干擾。
9. 如何分析兩只股票的漲幅的相關系數
首先你需要選擇兩只股票的漲跌數據，比如可以是向前為其三個月的數據，或者是一年的數據，然後把兩只股票每天的漲跌數據 一一對應收集起來。
然後就可以採用簡單的相關分析，甚至其他的統計分析方法分析兩只股票的關系。
不過說實話 中國的股票數據反映的並不是經濟規律的真相，更多的是政策和市場信息的影響。
10. 自相關圖怎麼看圖，股票的每日股價P的一階差分序列和30天滯後期
4800期以內都不具有相關性.