ARMA模型在股票短期预测中的应用

发布时间：2022-07-29 10:17

　　ARMA在经济预测中考虑了时间序列的依赖性和随机波动的干扰,并且短期趋势的预测准确性很高。本文运用ARMA模型对南天信息（000948）股票的成交量波动（2018/7/13-2019/6/13）进行实证分析,并做出试探性的预测。通过预测值与真实值之间的对比可知ARMA模型在理想的证券市场环境下能够做出较为准确地预测。但证券市场的发展性缺陷可能导致ARMA模型预测失效,要提升ARMA模型对现有证券市场预测的准确性,还需改善我国证券市场环境并加强对投资者的理想教育。 

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【文章目录】：
一、引言
二、实证分析及预测
    (一)数据来源
    (二)平稳性检验(ADF)检验
    (三)模型定阶及参数估计
    (四)拟合效果以及预测
三、缺点与改进
    (一)缺点
    (二)改进
四、建议
    (一)健全信息披露机制
    (二)加强证券市场化建设
    (三)加强对投资者的理性投资教育


【参考文献】：
期刊论文
[1]ARMA模型在股票中的应用[J]. 林蓝玉,陈秀芳,张德飞.  经济研究导刊. 2018(26)
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[3]基于ARMA模型的深圳股票市场春节效应实证分析[J]. 潘丽群,何红芳,乔立娟.  金融经济. 2017(04)
[4]基于ARMA-GARCH模型的股票价格分析及预测[J]. 钟骐.  中国市场. 2017(01)
[5]基于ARMA模型对股票“青岛海尔”成交量的分析预测[J]. 林杰,朱家明,陈富媛.  哈尔滨师范大学自然科学学报. 2016(06)
[6]基于ARMA模型预测股票价格的实证分析[J]. 孟坤,李丽.  河北北方学院学报(自然科学版). 2016(05)
[7]基于ARMA（p,q）模型的云南特色股票实证研究[J]. 郭聪聪,郭俊娟,刘旭,张德飞.  经济研究导刊. 2015(14)
[8]考虑流动性风险的ARMA模型在股票收益率中的应用研究[J]. 陈瑶.  河南科学. 2014(04)
[9]ARMA模型在股票价格预测中的应用[J]. 徐亚鹏,陈贵磊.  才智. 2013(25)



本文编号：3666277