用R做股票價格的建模

❶ 股票價值計算公式詳細計算方法

計算公式為：

股票價值

(1)用R做股票價格的建模擴展閱讀：

確定股票內在價值一般有三種方法：

一、盈率法，市盈率法是股票市場中確定股票內在價值的最普通、最普遍的方法，通常情況下，股市中平均市盈率是由一年期的銀行存款利率所確定的。

二、方法資產評估值法，就是把上市公司的全部資產進行評估一遍，扣除公司的全部負債，然後除以總股本，得出的每股股票價值。如果該股的市場價格小於這個價值，該股票價值被低估，如果該股的市場價格大於這個價值，該股票的價格被高估。

三、銷售收入法，就是用上市公司的年銷售收入除以上市公司的股票總市值，如果大於1，該股票價值被低估，如果小於1，該股票的價格被高估。

❷ R語言中的時間序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票價格

時間序列分析：R語言中的ARIMA和ARCH / GARCH模型

在金融時間序列分析中，時域方法如ARIMA和ARCH / GARCH模型對於股票價格預測至關重要。這些模型幫助我們理解數據特徵並預測未來值，尤其在非平穩序列處理和波動性分析上。

首先，確保時間序列的平穩性是建模的前提。通過差分或對數轉換將非平穩序列轉換為平穩序列，如蘋果股票價格示例所示，對數價格的差分更利於穩定方差。

ARIMA模型（自回歸整合移動平均模型）通過觀察自相關和偏自相關來識別，如在Apple股票的ACF和PACF圖中所示。識別規則包括觀察ACF和PACF的截斷點，例如ARIMA(1,0,0)可能是Log Apple股票的模型。

在選擇模型時，使用AICc來權衡模型復雜度與擬合度，如ARIMA(2,1,2)可能是合適的。檢查殘差的ACF和PACF以確認模型的有效性，例如Apple股票的ARIMA模型的殘差顯示為無明顯滯後。

當ARIMA模型的殘差顯示波動性時，引入ARCH / GARCH模型。通過觀察殘差平方和ACF/PACF，判斷是否需要建模序列的條件方差。例如，對於Apple，選擇的ARCH 8模型反映了價格的波動性。

混合模型如ARIMA(2,1,2) - ARCH(8)結合了ARIMA的線性預測和ARCH的波動性分析，能更准確地預測價格變化，如Apple股票在2012年7月的預測。

時域分析在金融時間序列預測中不可或缺，ARIMA和ARCH / GARCH模型組合提供了更精確的預測。理解序列的平穩性，選擇合適的模型，以及利用新信息更新模型，都是有效應用這些模型的關鍵。