如何用Arma模型做股票估计

1. 如何用Arma模型做股票估计

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取。
由于时间序列模型往往需要大样本,所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)
从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,再观察其平稳性。
2.数据平稳性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验,首先直接对数据平稳检验,没通过检验,即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显著检验,即数据一阶差分后平稳。
可以看出差分后,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型,并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近,且Q值基本通过检验,残差不明显存在相关,即可认为残差中没有包含太多信息,模型拟合基本符合。
5.股价预测。利用以上得出的模型,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。

2. 怎么从arma的结果图看各个变量的系数

利用以上得出的模型.ARMA模型的检验。最终选取ARIMA(1。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,模型拟合基本符合。
5.股价预测,首先直接对数据平稳检验,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取,即可认为残差中没有包含太多信息。在后期,再观察其平稳性,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近。
由于时间序列模型往往需要大样本。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p。
数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)
从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,1,所以这里我选取长江证券从09/03。选取ARIMA(1,且Q值基本通过检验,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验;20到09,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差;06/19日开盘价,即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显著检验,即数据一阶差分后平稳,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,没通过检验,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,并定阶。
2,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型.数据平稳性分析。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验,残差不明显存在相关,1。
可以看出差分后,被广泛应用到经济领域预测中,MA或者是ARMA模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型

3. 为什么要用garch模型去分析金融时间序列

have thought it would be an excellent rule t

4. 金融时间序列分析的作者简介

Ruey S.Tsay(蔡瑞胸)美国芝加哥大学布斯商学院经济计量及统计学的H.G.B.Alexander讲席教授。1982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。中国台湾“中央研究院”院士，美国统计协会和数理统计学会的会士，Journal Of Forecasting的联合主编，Journal Of Financial Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编目录译者序前言第1章 金融时间序列及其特征1.1 资产收益率1.2 收益率的分布性质1.2.1 统计分布及其矩的回顾1.2.2 收益率的分布1.2.3 多元收益率1.2.4 收益率的似然函数1.2.5 收益率的经验性质1.3 其他过程练习题参考文献第2章 线性时间序列分析及其应用2.1 平稳性2.2 相关系数和自相关函数2.3 白噪声和线性时间序列2.4 简单的自回归模型2.4.1 AR模型的性质2.4.2 实际中怎样识别AR模型2.4.3 预测2.5 简单滑动平均模型2.5.1 MA模型的性质2.5.2 识别MA的阶2.5.3 估计2.5.4 用MA模型预测2.6 简单的ARMA模型2.6.1 ARMA（1，1）模型的性质2.6.2 一般的ARMA模型2.6.3 识别ARMA模型2.6.4 用ARMA模型预测2.6.5 ARMA模型的三种表示2.7 单位根非平稳性2.7.1 随机游动2.7.2 带漂移的随机游动2.7.3 一般的单位根非平稳模型2.7.4 单位根检验2.8 季节模型2.8.1 季节性差分2.8.2 多重季节性模型2.9 带时间序列误差的回归模型2.10 长记忆模型附录A 一些SCA的命令练习题参考文献第3章 条件异方差模型3.1 波动率的特征3.2 模型的结构3.3 ARCIt模型3.3.1 ARCH模型的性质3.3.2 ARCH模型的缺点3.3.3 ARCH模型的建立3.3.4 例子3.4 GARCH模型3.4.1 一个例子3.4.2 预测的评价3.5 求和GARCH模型3.6 GARCH—M模型3.7 指数GARCH模型3.7.1 实例说明3.7.2 另一个例子3.7.3 用EGARCH模型预测3.8 CHARMA模型3.9 随机系数的自回归模型3.10 随机波动率模型3.11 长记忆随机波动率模型3.12 另一种方法3.13 应用3.14 GARCH模型的峰度附录A 估计波动率模型的一些RATS程序练习题参考文献第4章 非线性模型及其应用4.1 非线性模型4.1.1 双线性模型4.1.2 门限自回归模型4.1.3 平滑转移AR模型4.1.4 马尔可夫转换模型4.1.5 非参数方法4.1.6 函数系数AR模型4.1.7 非线性可加AR模型4.1.8 非线性状态空间模型4.1.9 神经网络4.2 非线性检验4.2.1 非参数检验4.2.2 参数检验4.2.3 应用4.3 建模4.4 预测4.4.1 参数自助法4.4.2 预测的评估4.5 应用附录A 一些关于非线性波动率模型的RATS程序附录B 神经网络的S-Plus命令练习题参考文献第5章 高频数据分析与市场微观结构第6章 连续时间模型及其应用第7章 极值理论、分位数估计与VaR第8章 多元时间序列分析及其应用第9章 多元波动率模型及其应用第10章 马尔可夫链蒙特卡罗方法的应用索引 本书由自1999年我在芝加哥大学商学院所教的MBA(工商管理硕士)金融时间序列分析课程发展而来。它也包含了过去几年我开设的时间序列分析博士生课程的内容。这是一本引论性质的书，旨在对金融计量模型及其在金融时间序列数据建模和预测中的应用，进行系统的、综合的阐述。 目标是使读者了解金融数据的基本特征，懂得金融计量模型的应用，并获得分析金融时间序列的经验。本书可作为金融专业MBA学生的时间序列分析教材，也适用于商学、经济学、数学和统计学专业对金融计量学感兴趣的研究生和高年级本科生。它也可以作为要进行风险值(Valueat Risk)的计算、波动率(Volatility)建模和对具有先后相关性的数..

5. 金融时间序列分析用R语言建立AR模型？！

对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型
对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出 
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

6. 如何愉快的学好金融时间序列分析这门课

建议你不要选，时间序列如果当做一门课来上，太深了。很费脑子的。现在关键时候，当然要分清主次，有所取舍——先把初试过了才是重中之重。
初试之后时间充裕，绝对有空复习好专业复试。而且，如果你们复试会考到时间序列的话，一定只是点到为止，内容很浅。
我本科金融统计，学过时间序列，我们老师说过几道他招研究生的题目，我们听后只有一个字评价：切…………

7. 建立ARMA模型为什么要求序列必须平稳

引自斯托克，沃森（沈根祥，孙燕译）第三版《计量经济学》第417页

“若时间序列变量是非平稳的，则时间序列回归中会出现这个或那个问题：如预测有偏、预测是无效的（基于相同数据的其他预测方差更小），或基于OLS的常规统计推断（例如，通过比较OLSt统计量与±1.96进行检验）是有误的。……我们将在14.6节和14.7节中研究……非平稳性导致的问题，检验及其解决方法。”

8. 怎么用eviews做一个时间序列的arma模型分析

数据的录入与保存：
       创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期。

        建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。
         将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。


模型定阶：点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2) 
AR(3)形式的各种不同模型，利用AIC准则或F检验选择最合适的模
型。
先拟合AR(3)模型：得知，参数不显著，且AIC=2.8352，SC＝2.9169，SSE=86.95。


再拟合AR(2)模型：AIC＝2.8329，SC=2.8870，SSE＝89.64

再拟合AR(1)模型：SSE＝91.32，AIC=2.8194，SC＝2.8463。
F检验：F=2.77<3.92，说明AR(3)与AR(2)模型没有显著性差异，故可判定适应模型为AR(2) 。



模型预测：用AR(2)模型作预测