上证指数预测效果实证分析

发布时间：2021-04-15 22:24

　　上证指数作为一个综合反映股市变动情况的指标,是市场参与者对股市行情进行分析的重要数据。选取2016年1月4日至2019年12月20日的上证指数收盘价作为研究数据,通过比较指数平滑模型和ARIMA模型对上证指数的预测效果,总结出预测更精准的模型来指导股市的发展和股民的选择,最终得出建立简单指数平滑模型对未来的上证指数进行短期预测和分析更为精准的结论。 

【文章来源】：辽宁工业大学学报(社会科学版). 2020,22(04)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

一阶差分后的时间序列图

对残差序列进行白噪声检验，能够验证模型建立的合理性。因此，本文将使用SPSS软件对模型进行检验，并通过分析ARIMA(1,1,0)模型残差的自相关图和偏相关图，来验证模型的相关性及变量的随机性。如图2，检验结果显示残差序列的自相关和偏相关在两倍标准差内，该模型的随机误差项为白噪声序列，检验很好地通过，证明模型的结论是有效的。同时，为了更准确地对残差进行白噪声检验，本文将对残差序列进行方差齐性检验。首先将对残差序列进行正态检验，再根据其分布性质选择恰当的方差齐性检验方法。对残差分布频率直方图进行分析后，可以发现残差序列并不符合标准的正态分布，因此本文将对残差序列按月份分组，并使用Kruskal-Wallis非参数检验对残差序列进行方差齐性检验，检验结果如表2所示。


本文编号：3140193