基于ARIMA模型的短期股票价格预测

发布时间：2017-07-03 15:06

  本文关键词：基于ARIMA模型的短期股票价格预测

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【摘要】：文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。
【作者单位】： 河北金融学院河北省科技金融重点实验室;财政部财政科学研究所博士后流动站;南京财经大学经济学院;
【关键词】： 时间序列分析 股票价格预测 创业板 ARIMA模型
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0 引言 创业板股价较主板股价波动幅度更大,预测难度也更大。时间序列预测方法是比较常用的预测方法,它有一系列完善的理论基础,随着人们对股市的追捧,不少学者也尝试将时间序列预测应用于股票的价格预测,具体的讲时间序列预测股价是将股票价格或者价格指数看作变化的时间序

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本文编号：514093