基于ARIMA模型的股市价格规律分析与预测

• 作者: 冯智超 刘威 周雁祥 张春晖 石佳
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 股票价格 最小二乘法 ARIMA 预测 差分运算
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 101-114
• 页数: 14页
• 分类号: F83

摘要

股市价格涉及诸多不可控因素,各个因素之间关系错综复杂。本文以汉王科技股票2019年6月1日~9月21日的4种交易价格OP,FP,SP,LP为例进行分析与预测。首先对其变化规律和特征进行了描述,然后利用最小二乘法,定量分析了4种交易价格与时间t的依赖关系。其次对非平稳时间序列进行d阶差分运算,化为平稳时间序列,再分别求出平稳时间序列的自相关系数ACF和偏相关系数PACF,通过对自相关图和偏相关图的分析得到最佳阶数q和阶层p,构建了ARIMA模型。最后对所建的ARIMA (p, d, q)模型进行残差检验,并利用检验通过的模型进行预测,结果显示所建模型较为简单、精确且拟合效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石佳	青岛理工大学机械与汽车工程学院	8	1	1.0	1.0
2	刘威	青岛理工大学机械与汽车工程学院	2	0	0.0	0.0
3	冯智超	青岛理工大学机械与汽车工程学院	1	0	0.0	0.0
4	张春晖	青岛理工大学机械与汽车工程学院	2	0	0.0	0.0
5	周雁祥	青岛理工大学机械与汽车工程学院	1	0	0.0	0.0