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股票价格的时间序列及预测

发布时间: 2021-05-02 23:06:28

㈠ 时间序列在股市有哪些应用

时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

㈡ 如何预测股票价格

股票价格都是当下判断的,是不可预测的。那些所谓的大师预测对了也是蒙的,难得蒙对一两次还行,不可能次次都对的,准确预测短期走势的机率很难超过60%,如果你每次都去尝试,错了就止损退出市场,不仅会损失你的金钱,更会不断损害你的信心,我觉得应该从基本面入手寻找一些有长期价格潜力的股票,结合一些技术方法适当控制风险尽量长期持住股票,而对于长期的市场走势给予一个轮廓式的评估。(道氏早就定义了市场中日间杂波的不可预测性,只有趋势可以把握。但人类自作聪明,侥幸心理,贪婪恐惧的弱点,无时无刻不在支使那些意志不坚的人们不断反复重复的犯错。
炒股只有不断的努力学习掌握好一定的经验和技术这才是盈利的真理,想炒股盈利最好对股市深入的去了解。可用个牛股宝手机行情软件去看看,里面有一些股票的基本知识资料值得学习,也可以追踪里面的牛人学习来建立自己的一套成熟的炒股知识经验。祝你投资愉快

㈢ 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~

㈣ 非平稳时间序列可以预测股票走势吗

一般把非平稳时间序列转化为平稳时间序列的方法是取n阶差分法。

比如举个例子,假设xt本身是不平稳的时间序列,如果xt~I(1) ,也就是说x的1阶差分是平稳序列。
那么 xt的1阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平稳的序列 这时dt=x(t-1)

如果xt~I(2),就是说xt的2阶差分是平稳序列的话
xt的1n阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 这时xt的1阶差分依然不平稳,
那么 对xt的1阶差分再次差分后,
xt的2阶差分ddxt=dxt-dxt(t-1)便是平稳序列 这时dt=-x(t-1)-dxt(t-1)

n阶的话可以依次类推一下。

㈤ 一支简单的股票价格预测的数学模型!!!!

对于股票价格只能是在理论上,换句话说是在你自己的期望预期。
而对于股票价格预测一般是从他的基本面上来考虑。
你可以试试下面的方法:
杜邦财务分析法及案例分析
摘要:杜邦分析法是一种财务比率分解的方法,能有效反映影响企业获利能力的各指标间的相互联系,对企业的财务状况和经营成果做出合理的分析。
关键词:杜邦分析法;获利能力;财务状况
获利能力是企业的一项重要的财务指标,对所有者、债权人、投资者及政府来说,分析评价企业的获利能力对其决策都是至关重要的,获利能力分析也是财务管理人员所进行的企业财务分析的重要组成部分。
传统的评价企业获利能力的比率主要有:资产报酬率,边际利润率(或净利润率),所有者权益报酬率等;对股份制企业还有每股利润,市盈率,股利发放率,股利报酬率等。这些单个指标分别用来衡量影响和决定企业获利能力的不同因素,包括销售业绩,资产管理水平,成本控制水平等。
这些指标从某一特定的角度对企业的财务状况以及经营成果进行分析,它们都不足以全面地评价企业的总体财务状况以及经营成果。为了弥补这一不足,就必须有一种方法,它能够进行相互关联的分析,将有关的指标和报表结合起来,采用适当的标准进行综合性的分析评价,既全面体现企业整体财务状况,又指出指标与指标之间和指标与报表之间的内在联系,杜邦分析法就是其中的一种。
杜邦财务分析体系(TheDuPontSystem)是一种比较实用的财务比率分析体系。这种分析方法首先由美国杜邦公司的经理创造出来,故称之为杜邦财务分析体系。这种财务分析方法从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标-权益净利率出发,层层分解至企业最基本生产要素的使用,成本与费用的构成和企业风险,从而满足通过财务分析进行绩效评价的需要,在经营目标发生异动时经营者能及时查明原因并加以修正,同时为投资者、债权人及政府评价企业提供依据。
一、杜邦分析法和杜邦分析图
杜邦模型最显著的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来,形成一个完整的指标体系,并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法,可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出,为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。
杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素,以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系,给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。
杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系,建立财务比率分析的综合模型,来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列,从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。
杜邦财务分析体系如图所示:

二、对杜邦图的分析
1.图中各财务指标之间的关系:
可以看出杜邦分析法实际上从两个角度来分析财务,一是进行了内部管理因素分析,二是进行了资本结构和风险分析。
权益净利率=资产净利率×权益乘数
权益乘数=1÷(1-资产负债率)
资产净利率=销售净利率×总资产周转率
销售净利率=净利润÷销售收入
总资产周转率=销售收入÷总资产
资产负债率=负债总额÷总资产
2.杜邦分析图提供了下列主要的财务指标关系的信息:
(1)权益净利率是一个综合性最强的财务比率,是杜邦分析系统的核心。它反映所有者投入资本的获利能力,同时反映企业筹资、投资、资产运营等活动的效率,它的高低取决于总资产利润率和权益总资产率的水平。决定权益净利率高低的因素有三个方面--权益乘数、销售净利率和总资产周转率。权益乘数、销售净利率和总资产周转率三个比率分别反映了企业的负债比率、盈利能力比率和资产管理比率。
(2)权益乘数主要受资产负债率影响。负债比率越大,权益乘数越高,说明企业有较高的负债程度,给企业带来较多地杠杆利益,同时也给企业带来了较多地风险。资产净利率是一个综合性的指标,同时受到销售净利率和资产周转率的影响。
(3)资产净利率也是一个重要的财务比率,综合性也较强。它是销售净利率和总资产周转率的乘积,因此,要进一步从销售成果和资产营运两方面来分析。
销售净利率反映了企业利润总额与销售收入的关系,从这个意义上看提高销售净利率是提高企业盈利能力的关键所在。要想提高销售净利率:一是要扩大销售收入;二是降低成本费用。而降低各项成本费用开支是企业财务管理的一项重要内容。通过各项成本费用开支的列示,有利于企业进行成本费用的结构分析,加强成本控制,以便为寻求降低成本费用的途径提供依据。
企业资产的营运能力,既关系到企业的获利能力,又关系到企业的偿债能力。一般而言,流动资产直接体现企业的偿债能力和变现能力;非流动资产体现企业的经营规模和发展潜力。两者之间应有一个合理的结构比率,如果企业持有的现金超过业务需要,就可能影响企业的获利能力;如果企业占用过多的存货和应收账款,则既要影响获利能力,又要影响偿债能力。为此,就要进一步分析各项资产的占用数额和周转速度。对流动资产应重点分析存货是否有积压现象、货币资金是否闲置、应收账款中分析客户的付款能力和有无坏账的可能;对非流动资产应重点分析企业固定资产是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作实例分析
杜邦财务分析法可以解释指标变动的原因和变动趋势,以及为采取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽车(600166)为例,说明杜邦分析法的运用。
福田汽车的基本财务数据如下表:

(一)对权益净利率的分析
权益净利率指标是衡量企业利用资产获取利润能力的指标。权益净利率充分考虑了筹资方式对企业获利能力的影响,因此它所反映的获利能力是企业经营能力、财务决策和筹资方式等多种因素综合作用的结果。
该公司的权益净利率在2001年至2002年间出现了一定程度的好转,分别从2001年的0.097增加至2002年的0.112.企业的投资者在很大程度上依据这个指标来判断是否投资或是否转让股份,考察经营者业绩和决定股利分配政策。这些指标对公司的管理者也至关重要。
公司经理们为改善财务决策而进行财务分析,他们可以将权益净利率分解为权益乘数和资产净利率,以找到问题产生的原因。
表三:权益净利率分析表

福田汽车权益净利率=权益乘数×资产净利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通过分解可以明显地看出,该公司权益净利率的变动在于资本结构(权益乘数)变动和资产利用效果(资产净利率)变动两方面共同作用的结果。而该公司的资产净利率太低,显示出很差的资产利用效果。
(二)分解分析过程:
权益净利率=资产净利率×权益乘数
2001年0.097=0.032×3.049
2002年0.112=0.039×2.874
经过分解表明,权益净利率的改变是由于资本结构的改变(权益乘数下降),同时资产利用和成本控制出现变动(资产净利率也有改变)。那么,我们继续对资产净利率进行分解:
资产净利率=销售净利率×总资产周转率
2001年0.032=0.025×1.34
2002年0.039=0.017×2.29
通过分解可以看出2002年的总资产周转率有所提高,说明资产的利用得到了比较好的控制,显示出比前一年较好的效果,表明该公司利用其总资产产生销售收入的效率在增加。总资产周转率提高的同时销售净利率的减少阻碍了资产净利率的增加,我们接着对销售净利率进行分解:
销售净利率=净利润÷销售收入
2001年0.025=10284.04÷411224.01
2002年0.017=12653.92÷757613.81
该公司2002年大幅度提高了销售收入,但是净利润的提高幅度却很小,分析其原因是成本费用增多,从表一可知:全部成本从2001年403967.43万元增加到2002年736747.24万元,与销售收入的增加幅度大致相当。下面是对全部成本进行的分解:
全部成本=制造成本+销售费用+管理费用+财务费用
2001年403967.43=373534.53+10203.05+18667.77+1562.08
2002年736747.24=684559.91+21740.962+25718.20+5026.17通过分解可以看出杜邦分析法有效的解释了指标变动的原因和趋势,为采取应对措施指明了方向。
在本例中,导致权益利润率小的主原因是全部成本过大。也正是因为全部成本的大幅度提高导致了净利润提高幅度不大,而销售收入大幅度增加,就引起了销售净利率的减少,显示出该公司销售盈利能力的降低。资产净利率的提高当归功于总资产周转率的提高,销售净利率的减少却起到了阻碍的作用。
由表4可知,福田汽车下降的权益乘数,说明他们的资本结构在2001至2002年发生了变动2002年的权益乘数较2001年有所减小。权益乘数越小,企业负债程度越低,偿还债务能力越强,财务风险程度越低。这个指标同时也反映了财务杠杆对利润水平的影响。财务杠杆具有正反两方面的作用。在收益较好的年度,它可以使股东获得的潜在报酬增加,但股东要承担因负债增加而引起的风险;在收益不好的年度,则可能使股东潜在的报酬下降。该公司的权益乘数一直处于2~5之间,也即负债率在50%~80%之间,属于激进战略型企业。管理者应该准确把握公司所处的环境,准确预测利润,合理控制负债带来的风险。
因此,对于福田汽车,当前最为重要的就是要努力减少各项成本,在控制成本上下力气。同时要保持自己高的总资产周转率。这样,可以使销售利润率得到提高,进而使资产净利率有大的提高。
四、结论
综上所述,杜邦分析法以权益净利率为主线,将企业在某一时期的销售成果以及资产营运状况全面联系在一起,层层分解,逐步深入,构成一个完整的分析体系。它能较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理中存在的问题,能够为改善企业经营管理提供十分有价值的信息,因而得到普遍的认同并在实际工作中得到广泛的应用。
但是杜邦分析法毕竟是财务分析方法的一种,作为一种综合分析方法,并不排斥其他财务分析方法。相反与其他分析方法结合,不仅可以弥补自身的缺陷和不足,而且也弥补了其他方法的缺点,使得分析结果更完整、更科学。比如以杜邦分析为基础,结合专项分析,进行一些后续分析对有关问题作更深更细致分析了解;也可结合比较分析法和趋势分析法,将不同时期的杜邦分析结果进行对比趋势化,从而形成动态分析,找出财务变化的规律,为预测、决策提供依据;或者与一些企业财务风险分析方法结合,进行必要的风险分析,也为管理者提供依据,所以这种结合,实质也是杜邦分析自身发展的需要。分析者在应用时,应注意这一点。

㈥ 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。

㈦ 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。

㈧ 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列

在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步,如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填?
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢?
我知道通常frequency= 12 为月度数据,frequency= 4 为季度数据,frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了

初学R语言,还望各位大侠多多帮助。

㈨ 股票价格可以预测吗

股票价格预测

理论上股票价格是可以预测的,实际上都是只是听说,而从未被证实(比如江恩理论中说道可以预测到具体的价格)但实际也是听说,如果要说亲眼看见的话,我只看到过用易经预测真可以看见涨到具体价格。但不是每次。

价格在支撑位、压力位这都是人为附加理论。认同者则有用,没有这个概念的人那管他支撑压力只要经过分析加和经验认为它要涨就进。当然同时也要根据大盘行情,结合指标,经验一起下结论。盲目进仓那是韭菜送肉行为。

虽然价格不可测,但是涨或者跌却是绝对的可以预测的,只是掌握它的人不说,闷头收割,那有时间闲扯。

㈩ 现在都有哪些股票价格预测的模型和算法

股票价格无法用模型和算法预测 可以预测的只有趋势和方向
形态满足的价格预测只有V型反转一个