data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
B. SAS时间序列分析
proc arima
C. 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
D. 哪种时间序列分析法可以用了分析股票
斐波那契算吗
E. 时间序列在股市有哪些应用
时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测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,并用于预测经济数据。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管理方提供决策依据。