⑴ 如何用Arma模型做股票估計
時間序列分析是經濟領域應用研究最廣泛的工具之一,它用恰當的模型描述歷史數據隨時間變化的規律,並分析預測變數值。ARMA模型是一種最常見的重要時間序列模型,被廣泛應用到經濟領域預測中。給出ARMA模型的模式和實現方法,然後結合具體股票數據揭示股票變換的規律性,並運用ARMA模型對股票價格進行預測。
選取長江證券股票具體數據進行實證分析
1.數據選取。
由於時間序列模型往往需要大樣本,所以這里我選取長江證券從09/03/20到09/06/19日開盤價,前後約三個月,共計60個樣本,基本滿足ARMA建模要求。
數據來源:大智慧股票分析軟體導出的數據(股價趨勢圖如下)
從上圖可看出有一定的趨勢走向,應為非平穩過程,對其取對數lnS,再觀察其平穩性。
2.數據平穩性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS並用ADF檢驗其平穩性。
(1)ADF平穩性檢驗,首先直接對數據平穩檢驗,沒通過檢驗,即不平穩。
可以看出lnS沒有通過檢驗,也是一個非平穩過程,那麼我們想到要對其進行差分。
(2)一階差分後平穩性檢驗,ADF檢驗結果如下,通過1%的顯著檢驗,即數據一階差分後平穩。
可以看出差分後,明顯看出ADF Test Statistic 為-5.978381絕對值是大於1%的顯著水平下的臨界值的,所以可以通過平穩性檢驗。
3.確定適用模型,並定階。可以先生成原始數據的一階差分數據dls,並觀測其相關系數AC和偏自相關系數PAC,以確定其是為AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先觀測一階差分數據dls的AC和PAC圖。經檢驗可以看出AC和PAC皆沒有明顯的截尾性,嘗試用ARMA模型,具體的滯後項p,q值還需用AIC和SC具體確定。
(2)嘗試不同模型,根據AIC和SC最小化的原理確定模型ARMA(p,q)。經多輪比較不同ARMA(p,q)模型,可以得出相對應AIC 和 SC的值。
經過多次比較最終發現ARMA(1,1)過程的AIC和SC都是最小的。最終選取ARIMA(1,1,1)模型作為預測模型。並得出此模型的具體表達式為:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的檢驗。選取ARIMA(1,1,1)模型,定階和做參數估計後,還應對其殘差序列進行檢驗,對其殘差的AC和Q統計檢驗發現其殘差自相關基本在0附近,且Q值基本通過檢驗,殘差不明顯存在相關,即可認為殘差中沒有包含太多信息,模型擬合基本符合。
5.股價預測。利用以上得出的模型,然後對長江證券6月22日、23日、24日股價預測得出預測值並與實際值比較如下。
有一定的誤差,但相比前期的漲跌趨勢基本吻合,這里出現第一個誤差超出預想的是因為6月22日正好是禮拜一,波動較大,這里正驗證了有研究文章用GARCH方法得出的禮拜一波動大的結果。除了禮拜一的誤差大點,其他日期的誤差皆在接受范圍內。
綜上所述,ARMA模型較好的解決了非平穩時間序列的建模問題,可以在時間序列的預測方面有很好的表現。藉助EViews軟體,可以很方便地將ARMA模型應用於金融等時間序列問題的研究和預測方面,為決策者提供決策指導和幫助。當然,由於金融時間序列的復雜性,很好的模擬還需要更進一步的研究和探討。在後期,將繼續在這方面做出自己的摸索。
⑵ 怎麼用eviews做一個時間序列的arma模型分析
數據的錄入與保存：
創建Workfile：點擊File/New/Workfile，輸入起止日期。
建立object輸入數據：點擊object/new
object，定義數據文件名ex4_2並輸入數據。
將Workfile保存：點擊File/save，而store只存儲對象object。
模型定階：點擊Quick/Estimate
equation輸入類似Y
AR(1)
AR(2)
AR(3)形式的各種不同模型，利用AIC准則或F檢驗選擇最合適的模
型。
先擬合AR(3)模型：得知，參數不顯著，且AIC=2.8352，SC＝2.9169，SSE=86.95。
再擬合AR(2)模型：AIC＝2.8329，SC=2.8870，SSE＝89.64
再擬合AR(1)模型：SSE＝91.32，AIC=2.8194，SC＝2.8463。
F檢驗：F=2.77<3.92，說明AR(3)與AR(2)模型沒有顯著性差異，故可判定適應模型為AR(2)
。
模型預測：用AR(2)模型作預測
⑶ 時間序列分析運用ARMA（q，p）模型，如何確定q、p的取值
查看自相關、偏相關系數圖，獲取其截尾特點，從而確定p和q
另外根據Box-Jenkins建模方法，可以初步設定模型為ARMA（n，n-1），即自回歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階，
⑷ ARIMA時間序列建模過程——原理及python實現
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20742
時間序列被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天，每月或每年。
以下是一個時間序列示例，該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。
最受歡迎的見解
1.在python中使用lstm和pytorch進行時間序列預測
2.python中利用長短期記憶模型lstm進行時間序列預測分析
3.使用r語言進行時間序列（arima，指數平滑）分析
4.r語言多元copula-garch-模型時間序列預測
5.r語言copulas和金融時間序列案例
6.使用r語言隨機波動模型sv處理時間序列中的隨機波動
7.r語言時間序列tar閾值自回歸模型
8.r語言k-shape時間序列聚類方法對股票價格時間序列聚類
9.python3用arima模型進行時間序列預測
⑸ 怎麼從arma的結果圖看各個變數的系數
利用以上得出的模型.ARMA模型的檢驗。最終選取ARIMA(1。給出ARMA模型的模式和實現方法,然後結合具體股票數據揭示股票變換的規律性,模型擬合基本符合。
5.股價預測,首先直接對數據平穩檢驗,並運用ARMA模型對股票價格進行預測。
選取長江證券股票具體數據進行實證分析
1.數據選取,即可認為殘差中沒有包含太多信息。在後期,再觀察其平穩性,對其殘差的AC和Q統計檢驗發現其殘差自相關基本在0附近。
由於時間序列模型往往需要大樣本。經檢驗可以看出AC和PAC皆沒有明顯的截尾性,嘗試用ARMA模型,具體的滯後項p,q值還需用AIC和SC具體確定。
(2)嘗試不同模型,根據AIC和SC最小化的原理確定模型ARMA(p。
數據來源:大智慧股票分析軟體導出的數據(股價趨勢圖如下)
從上圖可看出有一定的趨勢走向,應為非平穩過程,對其取對數lnS,1,所以這里我選取長江證券從09/03。選取ARIMA(1,且Q值基本通過檢驗,1)模型,定階和做參數估計後,還應對其殘差序列進行檢驗;20到09,然後對長江證券6月22日、23日、24日股價預測得出預測值並與實際值比較如下。
有一定的誤差;06/19日開盤價,即不平穩。
可以看出lnS沒有通過檢驗,也是一個非平穩過程,那麼我們想到要對其進行差分。
(2)一階差分後平穩性檢驗,ADF檢驗結果如下,通過1%的顯著檢驗,即數據一階差分後平穩,波動較大,這里正驗證了有研究文章用GARCH方法得出的禮拜一波動大的結果。除了禮拜一的誤差大點。可以先生成原始數據的一階差分數據dls,但相比前期的漲跌趨勢基本吻合,這里出現第一個誤差超出預想的是因為6月22日正好是禮拜一,沒通過檢驗,前後約三個月,共計60個樣本,基本滿足ARMA建模要求。
經過多次比較最終發現ARMA(1,1)過程的AIC和SC都是最小的,q)。經多輪比較不同ARMA(p,q)模型,並定階。
2,明顯看出ADF Test Statistic 為-5.978381絕對值是大於1%的顯著水平下的臨界值的,所以可以通過平穩性檢驗。
3.確定適用模型.數據平穩性分析。
(1)先觀測一階差分數據dls的AC和PAC圖。
先用EVIEWS生成新序列lnS並用ADF檢驗其平穩性。
(1)ADF平穩性檢驗,殘差不明顯存在相關,1。
可以看出差分後,被廣泛應用到經濟領域預測中,MA或者是ARMA模型,可以得出相對應AIC 和 SC的值,1)模型作為預測模型。並得出此模型的具體表達式為:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4,並觀測其相關系數AC和偏自相關系數PAC,以確定其是為AR,ARMA模型較好的解決了非平穩時間序列的建模問題,可以在時間序列的預測方面有很好的表現。藉助EViews軟體,可以很方便地將ARMA模型應用於金融等時間序列問題的研究和預測方面,為決策者提供決策指導和幫助。當然,由於金融時間序列的復雜性,很好的模擬還需要更進一步的研究和探討時間序列分析是經濟領域應用研究最廣泛的工具之一,它用恰當的模型描述歷史數據隨時間變化的規律,並分析預測變數值,其他日期的誤差皆在接受范圍內。
綜上所述。ARMA模型是一種最常見的重要時間序列模型
⑹ 畢設用hilbert huang和ARMA模型結合對股票價格預測，請問要怎麼做
學弟，作為剛剛畢業的過來人，學長提示你，這種事情多去圖書館查記得深，你這樣不僅效果慢，而且記得不牢，答辯是會遇到問題的
⑺ 求：利用股票估價模型，計算A、B公司股票價值
股票估價與債券估價具有不同的特點。
債券有確定的未來收入現金流。這些現金流包括: 票
息收入和本金收入。無論票息收入還是本金都有確定發生
的時間和大小。因此債券的估價可以完全遵循折現現金流
法。
一般來講, 股票收入也包括兩部分: 股利收入和出售
時的售價。因此, 理論上股票估價也可以採用折現現金流
法, 即求一系列的股利和將來出售股票時售價的現值。
但是, 股利和將來出售股票時的售價都是不確定的,
也是很難估計的。因此, 股票估價很難用折現現金流法來
完成。事實上, 目前理論上還沒有一個准確估計股票價值
的模型問世。
不過, 在對股利做出一些假設的前提下, 我們仍然可
以遵循折現現金流法的思想去嘗試股票價值的估計。
本文在MATLAB 編程環境中建立了股票估價的兩階段和三階段模型, 並用具體的實例驗證了模型的正
確性和廣泛適應性; 最後, 使用兩階段模型進行了股票價值對初始股利、所要求的最低回報率、高速增長期以及股利
增長率的敏感性分析, 得出了股票價值對最低回報率和股利增長率最為敏感的結論。這些分析對投資決策具有一定
的參考價值。
具體模型參考：www.xxpie.cn