『壹』 怎麼看待用時間序列來預測某支股票走勢
莊家分析方法：莊家炒股票也要獲利。同樣是買、賣的差價獲利。與散戶不同的是，他可以控制股票的走勢和價格，也就是說散戶獲利是靠期待股價上漲，而莊家則是自己拉動股價上漲。 所以，莊家炒作包括四部分：建倉、拉高、整理、出貨。所謂的「洗盤」，多為吃貨。一般是吃、拉、出三部曲。
莊家建倉一般要選擇股價較低時，而且希望越低越好，他恨不得砸兩個板再買。所以，「拉高吃貨」之類，以及股價已經創新高還說是吃貨，等等，千萬別信。吃貨結束之後，一般會有一個急速的拉升過程。一旦一隻股票開始大漲，它就脫離了安全區，隨時都有出貨的可能。所以我的中線推薦一律是在低位。 當莊家認為出貨時機未到時，就需要在高位進行橫盤整理，一般是打個差價，散戶容易誤認為出貨。 莊家出貨一般要做頭部，頭部的特點是成交量大，振幅大，除非趕上大盤做頭，一般個股的頭部時間都在1個月以上。
莊家分析方法是一種綜合分析方法，不能單看圖形，也要參考技術，還得注意股票的基本面和一些外圍情況
『貳』 非平穩時間序列可以預測股票走勢嗎
一般把非平穩時間序列轉化為平穩時間序列的方法是取n階差分法。
比如舉個例子，假設xt本身是不平穩的時間序列，如果xt～I(1) ,也就是說x的1階差分是平穩序列。
那麼 xt的1階差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平穩的序列 這時dt=x(t-1)
如果xt～I(2)，就是說xt的2階差分是平穩序列的話
xt的1n階差分dxt=x(t)-x(t-1) 這時xt的1階差分依然不平穩，
那麼 對xt的1階差分再次差分後，
xt的2階差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平穩序列 這時dt=-x(t-1)-dxt（t-1）
n階的話可以依次類推一下。
『叄』 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~
『肆』 如何利用計量經濟學方法估計金融市場的波動率，並預測未來的股票價格走勢
估計金融市場波動率的方法之一是使用GARCH模型。GARCH模型是一個非線性的時間序列模型，用來描述金融市場波動率的異方差性（volatilityclustering）。該模型可以通過歷史數據來估計未來波動率的水平和方向。以下是利用GARCH模型估計波動率和預測未來股票價格走勢的一般步驟：
1.收集歷史股票價格數據以及與該公司相關的其他經濟指標數據。這些數據可以從各種來源（比如財經新聞、股票網站等）收集。
2.進行數據清理和預處理。這涉及到處理異常值、缺失值和季節性等。
3.使用GARCH模型估計波動率。該模型可以包括ARCH（自回歸條件異方差）和GARCH（廣義自回歸條件異方差）模型。
4.模型擬合完成後，進行模型檢驗。這包括殘差分析和模型擬合優度的檢驗。
5.利用已估計出的波動率進行未來股票價格的預測。這可以通過將已估計出的波動率斗悉雀帶入股票價格的確定性模型來實現。
需要注意的是，GARCH模型僅能夠空早反映歷史數據中的波動率，無法准確地預測未來變化，因此預測結果僅供參考。同時，由於金融市場的復雜性和不確定性，建議在進行金融決策時，需綜合考慮各種因素，而不能僅僅依賴統計模型的預測陸余。
『伍』 如何利用隨機過程分析股票價格走勢穩定性和預測能力
股票價格走勢是一個典型的隨機過程，利用隨機過程的理論可以有效地分析股票價格的穩定性和預測能力。
以下是一些可能的方法：
1.隨機遊走模型：隨機遊走是一種用於解釋股票價格變化的簡單隨機過程模型，它認為股票價格是一個隨機過程，當未來的價格取決於隨機事件時，價格變化是不可預測的。通過對股票價格走勢的歷史數據進行分析，可以建立一個隨機遊走模型，根據模型預測未來的價格變化。
2.馬爾科夫模型：馬爾科夫模型是一種常用的隨機過程模型，它認為未來的狀態只取決於當前狀態物譽，轎瞎而不受過去狀態的影響。通過對股票價格歷史數據進行分析，可以構建一個馬爾科夫模型，然後使用該模型來預測未來的價格變化。
3.時間序列分析：時間序列分析是利用時間序列數據來分析和預測未來趨勢的一種統計學方法。對於股票價格的時間序列數閉螞空據，可以應用時間序列分析方法來確定其趨勢、季節性變化、循環變化和隨機波動等因素。這些因素對於股票價格的未來變化具有預測能力。
4.蒙特卡羅模擬：蒙特卡羅模擬是一種基於概率的數值模擬方法，它能夠生成多個可能的股票價格走勢，並用這些走勢來評估未來的風險和收益。通過對股票價格歷史數據進行蒙特卡羅模擬，可以找到最優的投資策略並預測未來的收益和風險。
『陸』 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。
『柒』 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。
『捌』 如何利用統計模型預測股票市場的價格動態
利用統計模型預測股票市場的價格動態是一種常見的方法，以下是一些常見的統計模型：
ARIMA模型：ARIMA模型是一種時間序列分析模型，常用於分析股票價格的變化趨勢和周期性。ARIMA模型可以捕捉到時間序列的自回歸和滯後因素，可以用來預測股票價格的未來變化。
GARCH模型：GARCH模型是一種波動率模型，用於預測股票價格的波動率。GARCH模型可以捕捉到股票價格波漏寬動的自回歸和滯後因素，用於預測未來的股票價格波動。
回歸模型：回歸模型是一種廣義線性模型，用於預測股票價格與宏觀經濟因素之間的關系。回歸模型可以捕捉到股票價格與利率、通貨膨脹等宏觀經濟變數之間的關系，用於預測未來的股票價格走勢。
神經網路模型：神經網路模型是一種非線性模型，常用於預測股票價格的變化趨勢。神經網路模型可以學習到股票價格變化的復雜模式，包括非線性關系和雜訊。
支持向量機模型：支持向量機模型是一種螞空機器學習模型，用於預測股票價格的變化趨勢。支持向量機模型可悶搜瞎以捕捉到股票價格變化的復雜關系，包括非線性關系和雜訊。
在實際應用中，選擇合適的統計模型需要考慮多方面因素，如數據的時間跨度、變化趨勢、雜訊程度、數據採集頻率等。同時，在使用統計模型進行預測時，需要注意模型的有效性和可靠性，以避免過度擬合和欠擬合等問題。