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摘要:股票价格预测是对股票未来价格走势的方向和可能性做出预测,是基于数据挖掘技术,采用金融时间序列模型等完成对股票未来价格的预测。因此,在瞬息万变、难以捉摸的股票市场中,股票价格预测对于投资者有着重要的现实意义。本文系统阐述了股票价格预测的背景、研究成果,简述了时间序列模型方法,并且本文基于2016年1月-7月的上证指数收盘价建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)进行股价趋势预测,取得了较好的拟合效果和短期预测效果。 关键词:时间序列分析,股价,预测
目录 摘要 Abstract 一、绪论2 (一)研究的背景和意义2 (二)国内外研究成果2 二、股价预测分析的方法4 (一)传统的股价预测方法4 (二)ARIMA模型概述4 三、上证指数短期趋势的实证分析7 (一)数据的来源与描述7 (二)时间序列平稳性的检验8 (三)模型的识别与建立8 (四)模型的检验11 四、模型的预测及分析13 (一)模型的预测13 (二)模型的分析13 五、结论和政策建议14 参考文献15 |