时间序列分析在股价建模及预测中的应用

我国的股票市场是一个高度复杂的非线性动力系统,现实生活中预测股市的未来变化具有十分重要的意义。近年来,基于时间序列分析的预测方法在各个领域中都得到了广泛的应用。而对股票价格进行预测较为普遍的模型就是时间序列模型,因此本文将时间序列建模方法应用于股票收盘价的建模和预测。文章采用中国石化157个交易日（自2013年6月19日至2014年2月11日间）内股价数据为研究对象,采用ARIMA模型进行建模和预测。     

时间序列法在股票预测中的应用

伴随着我国市场经济的发展与繁荣,股票已经走进了我们的各家各户,成为了与大多数人息息相关的投资产品。因此,对于股票走势的预测也成为越来越多的人所关注的问题。本文对数据挖掘技术做了深入的研究,探讨了时间序列法在股票趋势的预测方面的具体应用。目前,时间序列预测方法己经成为预测法中比较成熟的一个理论体系。因此,可以对股票市场未来的走势进行相对成熟的预测,并且为对股市的研究提供理论与技术的支撑,并为广大股民提供相应的选股建议。     

时间序列在安徽省GDP预测中的应用——基于ARIMA模型

本文搜集了安徽省1978年-2015年的地区生产总值作为数据基础,根据时间序列的相关理论,对数据进行平稳化检验,在通过合理的平稳化处理之后,对数据进行AIC定则检验,找到最合适的模型,并用此模型对参数进行相关估计。这里最终建立的是自回归移动平均模型,经过检验,识别出的最理想模型为ARIMA(1,1,2)。先利用此模型对安徽省2014年和2015年的GDP作出预测,将预测值与实际值进行相对误差分析,得到的相对误差在可控范围之内,从而认为该模型的可行性高。最终利用ARIMA(1,1,2)模型对我省"一三五"规划期间5年地区生产总值做出预测,结果显示超过了2020年的目标GDP。     

时间序列分析与汇率预测

在简要介绍汇率预测和时间序列模型的基础上,使用人民币/欧元的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型并进行预测和评价,进而描述人民币/欧元汇率的变动趋势。     

时间序列模型在股票价格预测中的应用

本文旨在以时间序列模型为基础,选择紫金矿业日收盘价、万科A日收盘价为研究对象,对上证指数在2008年~2011年的672个日收盘价数据采用SPSS和Eviews两种软件进行研究分析。在此,本文采用时间序列分析中的一种常见的模型:ARIMA模型进行相关的分析和预测,并对未来10天的日收盘价做短期预测。通过研究分析可知计算所得的平均相对误差范围均达到要求,则采用ARIMA模型做股票价格预测是可行的。     

时间序列分析在居民消费价格指数预测中的应用

以我国2004年~2008年的消费价格指数为例,利用时间序列分析方法的ARIMA模型进行预测分析。通过对统计数据的短期变化趋势进行验证,结果表明该模型有效,预测值与实际值相一致。     

时间序列分析在对猪肉价格的预测分析中的应用

文章通过引入Box-jenkins随机序列ARMA(p,q)和ARIMA(p,d,q)模型,对河北省唐山市猪肉进货价格变化情况进行了预测和分析,并提出一些对策和建议。     

基于时间序列分析的体育比赛成绩分析与预测

对时间序列分析在体育比赛成绩分析与预测中的应用进行了研究。讨论对体育比赛成绩数据进行时间序列分析的可行性。通过软件SAS和E-view进行实例分析,给出优化模型,用以预测比赛成绩。然后通过对比预测成绩与真实成绩之间的差异,对运动员进行定量评价。     

论ARIMA模型在广东省第三产业预测中的应用

随着经济发展,第三产业在国民经济中的地位越来越高。对第三产业未来增长的准确预测具有十分重要的意义。以广东省第三产业为例,利用1978-2009年的数据,运用ARIMA模型对第三产业产值进行分析预测,并给出相应建议。     

我国财政收入增长速度的近期预测与分析

预测财政收入增长速度对财政政策的制定具有重要参考价值。财政收入增长是一个不确定的非线性随机过程,宜采用神经网络预测,但必须正确选择网络输入节点数,为此提出了采用AR模型阶次作为神经网络输入节点数的新方法,对我国2006年～2008年财政收入增长进行了预测,结合科学发展观对预测结果进行了分析,得到了一些有益的结果。     

ARIMA模型在农产品价格预测中的应用

农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用,如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关,其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。本文主要在农产品定义与内涵的基础之上,针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素,最终分析了AR[MA模型在农产品价格预测中应用及作用。     

时间序列在黄金价格预测中的应用

本文研究了时间序列分析的基本理论,通过Eviews软件对2003~2012年上海黄金交易所各月最后一个交易日的收盘价进行统计分析,建立了二次曲线拟合模型并以此对其进行短期预测,为投资者进行黄金投资提供参考依据。     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中，时间序列的运用越来越广泛，本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响，进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响，在考虑长期趋势的基础上计算季节指数，进行销售量的预测。     

上海GDP的时间序列分析和预测

本文用ARIMA模型对上海市1952年到2007年GDP数据进行分析,并预测出未来一年的GDP数据。对所上海GDP数据进行基本趋势分析并检验数据的平稳性,对平稳处理后的时间序列构建ARIMA模型,最后用Ljung-box检验方法对所建立的模型进行相关性检验,对2008年的上海GDP进行的预测。     

组合模型在四川省固定资产投资预测中的应用

固定资产投资往往会受很多不确定因素的影响,这些不确定因素中有些因素可以量化,有些因素是不能量化的.本文以1997年至2008年的四川省固定资产投资总额为样本数据建立组合模型,对模型进行识别、估计、检验,并且用2004年至2008年数据进行组内验证预测,预测精度都达到95%以上,文章运用此模型对未来5年的固定资产投资总额进行预测,以期为四川省有关部门制定固定资产投资政策提供比较科学的依据.     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中,时间序列的运用越来越广泛,本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑长期趋势的基础上计算季节指数,进行销售量的预测.     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中,时间序列的运用越来越广泛,本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑长期趋势的基础上计算季节指数,进行销售量的预测。     

基于时间序列模型的中国出口总额分析及预测

基于中国近20年来中国出口总额的月度数据,通过对数据特征进行的分析,采用了Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型对数据进行拟合,并对模型进行了相关检验,以此来考虑模型的可行性及拟合效果的优良性。最后对中国出口总额的月度数据进行了预测,结果显示Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型的预测平均相对误差率很小,说明时间序列模型在我国出口总额的预测中具有较好的实用价值。     

ARIMA模型及TOPSIS分析法在集团公司结算备付量预测中的应用与研究

ARIMA模型广泛应用于时间序列的分析预测,TOPSIS法在多方案、多指标综合选优方面表现出众,本文将这两种方法应用于企业集团财务公司资金备付量的预测分析中,在安全备付的同时,实现资金收益率最大化。     

ARIMA模型在上证指数预测中的应用

本文以上证指数2007年10月8日至2008年4月16日日收盘价的历史数据作为样本区间,利用ARIMA方法对上证指数做短期预测。