时间序列模型在股票价格预测中的应用

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1、分类号０２１密级公开ＵＤＣ编号《方乂掌硕女研《４《隹裕Ａ题目时间巧列模型在股票价格预测中的应用ＴｉｔｌｅＴｈｅａｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｐｍｏｄｅｌｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐ１学院（所、中心）数学与统计学院专业名称概率论与数理统计研究生姓名孙先强学号１２０１３０００８１８导师姓名张进职称教授２０１６年５月扉页：论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，

2、论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不存在劃窃或抄袭行为一。与作者同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。，现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版）也可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研究生签名；編Ｉ浊导师签名：邦於

3、日期；＞４摘要股票交易者、共同基金、投资者和证券分析人员等都希望有办法来预测股票价格的波动情况（上涨或者下跌）可帮助股票交易。提前预知股票价格的波动者更好地作出投资决策。好的预测模型能够使投资者更好地理解股票价格变化的。内在因素，为更好的风险管理提供支持该案例是要求预测上证指数日收盘价一种是，文中我们采用两种预测方法。应用自回归和滑动平均的方法，对收盘价序列作适当的差分，找到相对较优的一一些股票交易者ＡＲＩＭＡ模型，并建立条件均值预测模型。另种是由于（如股指、、期货交易者）在预测股票价格变化情况中，只关屯未来股票的

4、或涨或跌而不关也具体的涨跌数值，应，Ｗ方便他们做多或做空。所（ｉＡ我们结合相应的外部数据用一Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对收盘价作二元预测。并且选择个评价模型性能的标准，使股票价格的预测精确度好于随机猜测的精确度。建立ＡＲＩＭＡ模型，向前作十步预测，并对预测模型进行更新或修正，再与真实值作比较，得到平均百分比误差（ＭＡＰＥ２）为０．９５％，偏差还是较小的。在Ｌｏｔ，３ｇｉｓｉｃ回归模型中我们对验证集（１个月２个交易日）上的数据进行了预测，并用分类矩阵统计了模型的总体正确率为７０％，预测精确度好于随机猜测的精确一度５０％，并进步提出

5、了ＡＵＣ评价方法。关键词：ＡＲＩＭＡ模型；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型；预测ＩＡｂｓｔｒａｃｔＳｔｏｃｋｔｒａｄｅｒｓ，ｍｕｔｕａｌｆｕ打ｄｓ，ｉｎｖｅｓｔｏｒｓａｎｄａ打ａｌｙｓｔｓａｒｅｈｏｐｉｎｇｔｏｈａｖｅａｗａｙｔｏｒｅｄｉｃｔｌｌｔ．Ｐｔｐｌ：ｈｅｓ；ｏｃｋｒｉｃｅｖｏａｉｌｉｔｒｅｄｉｃｉｎ幻ｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｏｆｒｉｓｉｎｏｒｆａｌｌｉｎｃａｎｈｅｌｐｙｇｇ（ｇ）ｐｌｔｔ打ｔｍｅｎｔｄｅｃ．ｔｓ：ｏｃｋｒａｄｅｒｓｏｍａｋｅｂｅｅｒｉｎｖｅｓｉｓｉｏｎｓ

6、Ｇｏｏｄｐｒｅｄｉｃｉｏｎｍｏｄｅｌａｌｌｏｗｓ－ｈｉｉｉ打ｖｅｓｌ：ｏｉｓｔｏｂｅｔｔｅｒｕｎｄｅｒｓｔ：ａｎｄｔｅｓ１：ｏｃｋｒｃｅｃｈａｎｅｓｏｆｄｒｉｖｅｒｓ化ｒｏｖｄｅｓｕｏｒｔｆｏｒｐｇ，ｐｐｐｂｅｔｔｅｒｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｔｈ＇ｅｃａｓｅ；ｓｒｅｕｉｒｅｄｔｏｒｅｄｉｃｔｔｈｅＳｈａｎｈａｉｉｎｄｅｘｄａｓｃｌｏｓｉｎｒｉｃｅｉｎｔｈｉｓｑｐｇｙｇｐ，ａｅｒｗｅａｄｏｔｔｗｏｋｉｎ过ｓｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｍｅｔｈｏｄｓｎｅｉｓｕｓｉｎａｕ

7、ｔｏｒｅｒｅｓｓｉｖｅａｎｄｐｐ．Ｏ，ｐｇｇｇ’ｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅｍｅｔｈｏｄｔｏｍａｋｅｔｈｅａｒｏａｔｅｌｏａｒｉｔｈｍｉｃｄｉｆｆｅｉｅｎｔｉａｌ打ｎｄａ，ｐｐｐｒｉｇ，ｒｅｌａｔｉｖｅｌｏｔｉｍａｌＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌａｎｄｔｏｅｓｌ：ａｂｌｉｓｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｍｅａｎｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．ｙｐ，ｐＡｎｏｔｈｅｒｉｓｄｕｅｔｏｓｏｍｅｓ化ｃｋｔｒａｄｅｒｓ（ｓｕｃｈａｓｓｔｏｃｋｉｎ过ｅｘｆｕｔｕｒｅｓｔｒａｄｅｒｓ）ｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ

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