❶ 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~
❷ 基于时间序列分析的股票价格优势趋势预测的sas的程序
如果你指的是momentum，即动量交易的话，这个是一个搞金融学asset pricing常用的方法，你可以去找这方面的文献，有告诉你怎么编程思路的。我们有这样的程序，但是除非是研究合作，不可能共享出来的。
❸ 如何用eviews进行ADF检验，协整检验，格兰杰因果关系检验。能否帮忙弄下。。。。很急啊。。。 年份 股票筹
ADF检验：例如，打开GPCZE的窗口，view——unit root test，然后选择ADF检验
协整检验：打开这几个变量的窗口，view——cointegration Test
格兰杰因果检验：在这个变量的窗口中，view——Granger causality
❹ 在用时间序列分析股票时，如果连续两天收盘价一样，为什么要剔除一天的数据
谢谢你,让我知道还有时间序列这个东西
你认为时间序列研究资本市场有效果么,
❺ 股票市场对我国微观经济的影响，需要详细解释
基于改善消费环境和拓宽消费领域的需求,本文从消费函数角度,采用处理非平稳时间序列回归的协整理论,实证分析了股票市场对我国城镇居民消费性支出的影响,并用误差修正模型得到因变量的短期调整,研究表明,股票市场对我国城镇居民消费性支出的影响存在且显著,二者存在一个长期的协整关系。
关键词:股票市场 消费性支出 协整分析
随着经济发展和经济体制改革的不断深入,我国股票市场经历了从不完善到逐步走向规范的过程。2008年沪深股市总市值23.57万亿元,占GDP比例约为95.4%,流通市值11.67万亿元,与国内居民储蓄存款总额相当。那么,在金融危机的背景下,如何引导消费拉动内需成为政府调控的重要内容,本文通过实证分析研究股票市场对我国城镇居民消费性支出的影响。
理论模型
刘建江(2002)提出股票市场财富效应,它通常是指由于股价的趋势性上涨(或下跌),导致股票持有人财富增长(或减少),进而产生扩大(或减少)消费,扩大(或缩小)短期MPC,促进(或抑制)经济增长的效应。
凯恩斯的消费理论认为,人们在特定时期消费时与他们在该时期的可支配收入相联系。弗朗科•莫迪利安与凯恩斯的消费理论不同之处在于,他认为人们会在更长时期计划他们的生活消费开支,以达到他们在整个生命周期内消费的最佳配置。弗里德曼提出的永久收入理论认为,消费者的消费支出主要不是由他的现期收入决定,而是由他的永久收入决定。LC-PIH模型将持久收入理论对未来预期的强调和生命周期理论对财富和人口统计变量的强调结合起来,并将财富当作总消费的……
❻ 什么是协整检验
一、协整检验(CointegrationTest)的定义：
非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变数之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
二、基本思路：
20世纪80年代，Engle和Granger等人提出了协整（Co-integration）的概念，指出两个或多个非平稳（non-stationary）的时间序列的线性组合可能是平稳的或是较低阶单整的。有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其线性组合却是平稳的。非平稳时间序列的线性组合如果平稳，则这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系。协整关系表达的是两个线性增长量的稳定的动态均衡关系，更是多个线性增长的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。协整分析是在时间序列的向量自回归分析的基础上发展起来的空间结构与时间动态相结合的建模方法与理论分析方法。
三、理论模型：
四、协整检验的目的：
协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那麽通过引入这种醉汉与狗之间距离的“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。
在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。
❼ 哪种时间序列分析法可以用了分析股票
斐波那契算吗
❽ 怎样用时间序列预测股票走势
庄家分析方法：庄家炒股票也要获利。同样是买、卖的差价获利。与散户不同的是，他可以控制股票的走势和价格，也就是说散户获利是靠期待股价上涨，而庄家则是自己拉动股价上涨。 所以，庄家炒作包括四部分：建仓、拉高、整理、出货。所谓的“洗盘”，多为吃货。一般是吃、拉、出三部曲。
庄家建仓一般要选择股价较低时，而且希望越低越好，他恨不得砸两个板再买。所以，“拉高吃货”之类，以及股价已经创新高还说是吃货，等等，千万别信。吃货结束之后，一般会有一个急速的拉升过程。一旦一只股票开始大涨，它就脱离了安全区，随时都有出货的可能。所以我的中线推荐一律是在低位。 当庄家认为出货时机未到时，就需要在高位进行横盘整理，一般是打个差价，散户容易误认为出货。 庄家出货一般要做头部，头部的特点是成交量大，振幅大，除非赶上大盘做头，一般个股的头部时间都在1个月以上。
庄家分析方法是一种综合分析方法，不能单看图形，也要参考技术，还得注意股票的基本面和一些外围情况。
❾ 请问股价可能与哪些数据存在协整关系已知股价与宏观数据量，同一个经济体里面的不同股市之间存在协整关系
你自己把搜集到的数据拿去算算不就行了，还来问人。
股价与宏观数据量存在协整关系？对中国成立吗？我有点怀疑。
❿ 基于时间序列分析的股票价格短期预测，这个开题报告怎么弄，收费的就不用麻烦了
你好，希望我们可以帮你。相关资料在知网，万维网能查到资料。基于时间序列分析的股票价格短期预测开题报告是我们特长，我们的服务特色：支持支付宝交易，保证你的资金安全。3种服务方式，文章多重审核，保证文章质量。附送抄袭检测报告，让你用得放心。修改不限次数，再刁难的老师也能过。