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上市公司股票价格的ARIMA预测

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日期:2020-10-26 11:11

股票做底-孟文华股票

2020年10月26日发(作者:徐稚)
龙源期刊网 http:
上市公司股票价格的ARIMA预测

作者:李瑞妹

来源:《山东青年》2013年第03期

摘 要:股票价格不仅与整个股票市场状况乃至整体经济运行状况有关,还与整个上市公
司企业内部财务 状况有着密切的关系。因此如何预测一公司的股票价格成为一项既艰巨困难又
十分有意义的工作。文中以 汉水流域某通讯公司股票价格为例,考虑各种因素对公司股票价格
的影响,利用MATLAB软件对其建 立整合自回归移动平均模型,用于公司股价短期预测,为
企业和投资者在决策时提供参考。
关键词:股票价格;整合自回归移动平均模型;短期预测
1、引言
日常工作中常常需要进行各种重要指标的短期数据预测,这在计划管理、质量控制和财务
预算中尤为常见 。充分利用现代技术中前沿和流行的预测方法,对实现科学管理,提高工作预
见性有着很大的帮助。
文中收集某通讯公司自2009-01-02到2012-10-13的股票[1]收 盘价格后,通过对数据的分
析,建立ARIMA(整合自回归移动平均模型)[2]模型进行短期和长期 预测。
2、方法简介
预测技术通常有定性和定量两种方 法。(1)在无历史数据情况下,定性预测(如专家意
见法、德尔菲法和经验法)帮助人们做决策;(2 )定量预测法则通过对历史数据的收集,研
究过去所发生的事情,深入理解数据背后的结构,进而去预测 未来。它包括时间序列分析方法
和因果分析方法。
对于比较简单的时间序列 数据和现象,通常使用线性模型或指数平滑模型进行预测,但对
那种较为复杂、影响因素众多、非线性涌 现效应强的数据序列,如自然界的天气变化,工作中
的销售额、合同执行率、潜在缺陷数、金额预算,生 活中的收支计划等,就需更加强有力的模
型来提高精度。ARIMA方法是时间序列建模技术中的重要内 容[3]。
在经济和管理领域,存在着大量复杂影响因素[4]、非线性效应和人为 主观活动,如何运
用ARIMA预测技术进行宏观层面研究呢?
(1)AR IMA方法不直接考虑其他相关输入变量的变化,不等于完全忽视这些因素的影
响。因为历史数据正是在 各种相关因素宏观作用下形成的,对这些历史数据变动规律的概括,
正是体现了统计学的研究方法。“这 个世界的真正逻辑是可能性的计算……(麦克斯韦)”[5],
虽然微观上粒子具有各种不确定性,但在 宏观层面,其综合表征通常会呈现某种统计规律性。

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