① 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。
② （三）时间序列分析的基本方法
1.模型的选择和建模基本步骤
（1）建模基本步骤
1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。
2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。
3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。
（2）模型的选择
当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。
对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。
一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。
MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。
当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。
对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值）运算，化为平稳时间序列后再用适当模型去拟合。这种经差分法整合后的ARMA模型称为整合自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average），简称ARIMA模型（张文彤，2002；薛薇，2005；G.E.P.Box et al.，1994）。
ARIMA模型要求时间序列满足平稳性和可逆性的条件，即序列均值不随着时间增加或减少，序列的方差不随时间变化。但由于我们所关注的地层元素含量变化为有趋势和周期成分的时间序列，都不是平稳的，这就需要对其进行差分来消除这些使序列不平稳的成分。所以我们选择更强有力的ARIMA模型。
2.平稳性和周期性研究
有些数学模型要检验周期性变化是否为平稳性过程，即其统计特性不随时间而变化，我们可根据序列图、自相关函数图、偏自相关函数图和谱密度图等对序列的平稳性和周期性进行识别。当序列图上表现有明显分段特征时可采用分段计算法，若分段求得的每段频谱图基本一致或相似，则认为过程是平稳的，否则是非平稳的。
自相关函数ACF（Autocorrelations function）是描述序列当前观测值与序列前面的观测值之间简单和常规的相关系数；而偏自相关函数PACF（Partial autocorrelations function）是在控制序列其他的影响后，测度序列当前值与某一先前值之间的相关程度。
平稳过程的自相关系数和偏自相关系数只是时间间隔的函数，与时间起点无关，都会以某种方式衰减趋近于0。
当ACF维持许多期的正相关，且ACF的值通常是很缓慢地递减到0，则序列为非平稳型。
序列的自相关-偏自相关函数具有对称性，即反映了周期性变化特征。
3.谱分析
确定性周期函数X（t）（设周期为T）在一定条件下通过傅里叶（Fourier）级数展开可表示成一些不同频率的正弦和余弦函数之和（陈磊等，2001），这里假设为有限项，即：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
其中，频率fk=k/T，k=1，2，…，N。
上式表明：如果抛开相位的差别，这类函数的周期变化完全取决于各余弦函数分量的频率和振幅。换句话说，我们可以用下面的函数来表示X（t）的波动特征：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
函数p（f）和函数X（t）表达了同样的周期波动，两者实际上是等价的，只不过是从频域和时域两个不同角度来描述而已。称p（f）为X（t）的功率谱密度函数，简称谱密度。它不仅反映了X（t）中各固有分量的周期情况，还同时显示出这些周期分量在整体X（t）中各自的重要性。具体说，在X（t）中各周期分量的对应频率处，谱密度函数图应出现较明显的凸起，分量的振幅越大，峰值越高，对X（t）的整体影响也越大。
事实上，无论问题本身是否具有周期性或不确定性（如连续型随机过程或时间序列）都可以采用类似的方法在频域上加以描述，只是表示的形式和意义比上面要复杂得多。时间序列的谱分析方法就是要通过估计时间序列的谱密度函数，找出序列中的各主要周期分量，通过对各分量的分析达到对时间序列主要周期波动特征的把握。
根据谱分析理论，对一个平稳时间序列｛Xt｝，如果其自协方差函数R（k）满足
如何从实际问题所给定的时间序列 ｛Xt，t=1，2，…，n｝ 中估计出其谱密度或标准谱密度函数是谱分析要解决的主要问题。本书采用图基-汉宁（Tukey-Hanning）窗谱估计法。
③ 时间序列在股市行情预测中的应用论文怎么写
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~
④ 什么时候用回归分析，什么时候用时间序列
方法不同。回归分析是研究变量之间的统计相关关系的一种统计方法。它从自变量和因变量的一组观测数据出发，寻找一个函数式，将变量之间的统计相关关系近似地表达出来。这个能够近似表达自变量与因变量之间关系的函数式。而时间序列更加偏向去有明显的以时间为分割点，某个变量随着时间的推移产生变化。近似于自变量与时间之间的关系。
⑤ 对股票收盘价进行时间序列分析，预测其下一个交易日的收盘价,并与实际收盘价格进行对比
股票投资的分析这么复杂啊，先问问老师有依据这个买股票没，再回答。
⑥ spss股票分析准吗
spss能对股票走势进行分析，准确度因人而异。
Arima模型是随机性时间序列分析的一大类分析方法的综合，可以进行精度较高的短期预测，但仅仅就是进行数据分析来预测股票走势也是片面的，需要多方面做考虑。
⑦ 请股票高手给我解释一下江恩时间序列的奥秘
这是江恩选择过的周期，最可能出现变异点的地方，你在图上照着这个指标用就行了。要究其源的话去找个罗盘来看，中心是一也是一波价格的起始点，依次逆时针螺旋往外数格子，这些数字就是价格大概率变异点，时间周期在罗盘上是固定的24个格子，所以数的时候可以不管它，这些数字多是在时间格子的季节变异点处，你知道一年四季24节气吧？江恩理论理论上很完美，但是市场价格不像地球运动周期那样有规律，不过涨跌力量的逐渐转换和季节的轮换是一样的都有时间上的顺序和价格转变上的过程，江恩理论是唯一的分析价的格理论中同时考虑时间空间的预测方法，懂了江恩理论你会延伸的了解很多很多的东西，江恩很喜欢中国的易经，他的风格也是源于易经，你可以去看看
⑧ 一个变量是时间序列,一个是面板怎么做实证
一个变量是时间序列,一个是面板，可以采用面板数据的分析方法，比如固定效应模型、随机效应模型，也可以加上准自然实验的方法，用PSM-DID模型研究两个变量的因果关系，或者断点回归、合成控制等等。也可以采用时间序列的模型，比如ARIMA模型、GARCH模型等。既然是面板数据，可以做的有很多，具体要看你数据的特点，如果可以找到调节变量、中介变量丰富模型更好，最后若有工具变量进行稳健性检验那就更加完美了。实证法是指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。实证研究方法包括数理实证研究和案例实证研究。