Ⅰ 時間序列在股市有哪些應用
時間序列分析在股票市場中的應用
摘要
在現代金融浪潮的推動下,越來越多的人加入到股市,進行投資行為,以期得到豐厚的回報,這極大促進了股票市場的繁榮。而在這種投資行為的背後,越來越多的投資者逐漸意識到股市預測的重要性。
所謂股票預測是指:根據股票現在行情的發展情況地對未來股市發展方向以及漲跌程度的預測行為。這種預測行為只是基於假定的因素為既定的前提條件為基礎的。但是在股票市場中,行情的變化與國家的宏觀經濟發展、法律法規的制定、公司的運營、股民的信心等等都有關聯,因此所謂的預測難於准確預計。
時間序列分析是經濟預測領域研究的重要工具之一,它描述歷史數據隨時間變化的規律,並用於預測經濟數據。在股票市場上,時間序列預測法常用於對股票價格趨勢進行預測,為投資者和股票市場管理管理方提供決策依據。
Ⅱ 對股票收盤價進行時間序列分析，預測其下一個交易日的收盤價,並與實際收盤價格進行對比
股票投資的分析這么復雜啊，先問問老師有依據這個買股票沒，再回答。
Ⅲ 時間序列分析和主成分分析有啥關系啊
分別注冊兩個網的VIP會員的
上面有網址 注冊了也沒什麼用的
Ⅳ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用
作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！
我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~
還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。
如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~
Ⅳ 時間序列數據可以做主成分分析嗎
可以。可以先用主成份分析減少些變數（降維）之後再建模。
請問數據是年度數據嗎？如果是年度或者是月度最好不要建時間序列模型，建議按面板數據的模型建模，比如說fixed effect, random effect等。
Ⅵ 有每個指標的時間序列數據，用主成分分析法，還是熵權法的權重確定方法比較好求兩個指標權重時能用嗎
熵權法的權重確定方法不合適的
Ⅶ 主成分分析法是否能用於時間序列
主成分分析是把多個變數重新組合成為一組相互無關的幾個綜合變數。你這種情況不適合用主成分，應該用回歸分析。
Ⅷ 如何用spss主成分分析的時間序列分析
spss如何做主成分分析 主成分分析的主要原理是尋找一個適當的線性變換： •將彼此相關的變數轉變為彼此獨立的新變數； •方差較大的幾個新變數就能綜合反應原多個變數所包含的主要信息； •新變數各自帶有獨特的專業含義。 住成分分析的作用是： •減少指標變數的個數 •解決多重相關性問題 步驟閱讀 工具/原料 spss20.0 方法/步驟 >01 先在spss中准備好要處理的數據，然後在菜單欄上執行：analyse--dimension rection--factor analyse。打開因素分析對話框 >02 我們看到下圖就是因素分析的對話框，將要分析的變數都放入variables窗口中 >03 點擊descriptives按鈕，進入次級對話框，這個對話框可以輸出我們想要看到的描述統計量 >04 因為做主成分分析需要我們看一下各個變數之間的相關，對變數間的關系有一個了解，所以需要輸出相關，勾選coefficience，點擊continue，返回主對話框 >05 回到主對話框，點擊ok，開始輸出數據處理結果 >06 你看到的這第一個表格就是相關矩陣，現實的是各個變數之間的相關系數，通過相關系數，你可以看到各個變數之間的相關，進而了解各個變數之間的關系 >07 第二個表格顯示的主成分分析的過程，我們看到eigenvalues下面的total欄，他的意思就是特徵根，他的意義是主成分影響力度的指標，一般以1為標准，如果特徵根小於1，說明這個主因素的影響力度還不如一個基本的變數。所以我們只提取特徵根大於1的主成分。如圖所示，前三個主成分就是大於1的，所以我們只能說有三個主成分。另外，我們看到第一個主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二個佔27.5%，第三個佔15.0%。這三個累計達到了89.5%。
Ⅸ 主成分分析法可不可以用來分析時間序列
判斷一組數據是否可以做主成分析，與這組數據是不是時間序列無關。只要各個指標之間的相關性滿足一定強度，就可以做了。不知道你用什麼統計軟體，一般都是SPSS的多吧，用SPSS做一個KMO和bartlett球形檢驗就行了，如果檢驗結果顯示 KMO值在大於0.7，以及bartlett球形檢驗P值顯著，那麼數據就可以做主成分分析了。具體操作是 Analyze--->Data Rection--->Descripitves--->KMO and bartlett's test sphericity 希望能幫到你！
Ⅹ 時間序列分析的組成要素
一個時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。
趨勢：是時間序列在長時期內呈現出來的持續向上或持續向下的變動。
季節變動：是時間序列在一年內重復出現的周期性波動。它是諸如氣候條件、生產條件、節假日或人們的風俗習慣等各種因素影響的結果。
循環波動：是時間序列呈現出得非固定長度的周期性變動。循環波動的周期可能會持續一段時間，但與趨勢不同，它不是朝著單一方向的持續變動，而是漲落相同的交替波動。
不規則波動：是時間序列中除去趨勢、季節變動和周期波動之後的隨機波動。不規則波動通常總是夾雜在時間序列中，致使時間序列產生一種波浪形或震盪式的變動。只含有隨機波動的序列也稱為平穩序列。
