时间序列分析在金融价格预测中的应用

与回归分析不同，时间序列分析不是根据与其它变量的因素关系来预测一个变量的未来变化，而是根据该变量自身过去的规律来预测其未来的变化。这与实际中价格信息的复杂性特征具有较好的符合关系。作在Intnet网上查取了伦敦金属交易所（LME）镍金属从1998年1月到2001年5月共41个月的月平均现金参与价值数据41个，用其中的前37个数据进行时间序列分析，得到了AR（3）模型，用最小二乘法和Yule-Walker法预测后五个数据，得到了较好的效果。因此在价格信息分析与预测中使用时间序列分析理论和方法具有广阔的应用前景。