❶ 股票价值计算公式详细计算方法
计算公式为：
股票价值
(1)用R做股票价格的建模扩展阅读：
确定股票内在价值一般有三种方法：
一、盈率法，市盈率法是股票市场中确定股票内在价值的最普通、最普遍的方法，通常情况下，股市中平均市盈率是由一年期的银行存款利率所确定的。
二、方法资产评估值法，就是把上市公司的全部资产进行评估一遍，扣除公司的全部负债，然后除以总股本，得出的每股股票价值。如果该股的市场价格小于这个价值，该股票价值被低估，如果该股的市场价格大于这个价值，该股票的价格被高估。
三、销售收入法，就是用上市公司的年销售收入除以上市公司的股票总市值，如果大于1，该股票价值被低估，如果小于1，该股票的价格被高估。
❷ R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
时间序列分析：R语言中的ARIMA和ARCH / GARCH模型
在金融时间序列分析中，时域方法如ARIMA和ARCH / GARCH模型对于股票价格预测至关重要。这些模型帮助我们理解数据特征并预测未来值，尤其在非平稳序列处理和波动性分析上。
平稳性与转换
首先，确保时间序列的平稳性是建模的前提。通过差分或对数转换将非平稳序列转换为平稳序列，如苹果股票价格示例所示，对数价格的差分更利于稳定方差。
ARIMA模型
ARIMA模型（自回归整合移动平均模型）通过观察自相关和偏自相关来识别，如在Apple股票的ACF和PACF图中所示。识别规则包括观察ACF和PACF的截断点，例如ARIMA(1,0,0)可能是Log Apple股票的模型。
诊断与AICc
在选择模型时，使用AICc来权衡模型复杂度与拟合度，如ARIMA(2,1,2)可能是合适的。检查残差的ACF和PACF以确认模型的有效性，例如Apple股票的ARIMA模型的残差显示为无明显滞后。
ARCH / GARCH模型
当ARIMA模型的残差显示波动性时，引入ARCH / GARCH模型。通过观察残差平方和ACF/PACF，判断是否需要建模序列的条件方差。例如，对于Apple，选择的ARCH 8模型反映了价格的波动性。
ARIMA-ARCH / GARCH组合
混合模型如ARIMA(2,1,2) - ARCH(8)结合了ARIMA的线性预测和ARCH的波动性分析，能更准确地预测价格变化，如Apple股票在2012年7月的预测。
总结
时域分析在金融时间序列预测中不可或缺，ARIMA和ARCH / GARCH模型组合提供了更精确的预测。理解序列的平稳性，选择合适的模型，以及利用新信息更新模型，都是有效应用这些模型的关键。