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1、西 南 民 族 大 學(xué) 2 0 1 52 0 1 6 學(xué) 年 第 2 學(xué) 期2015 級(jí)碩士生金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程期末論文論文名稱:基于ARMA模型對(duì)浦發(fā)銀行股價(jià)預(yù)測(cè)的實(shí)證分析任課老師:杜紅艷開(kāi)課學(xué)院:經(jīng)濟(jì)學(xué)院課程名稱:金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué) 院:經(jīng)濟(jì)學(xué)院專 業(yè):金融學(xué)學(xué) 號(hào):跟讀姓 名:王筱涵2016年 7月 9日摘要時(shí)間序列分析是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域運(yùn)用研究最廣泛的工具之一,ARMA模型是一種最常見(jiàn)的時(shí)間序列模型。本文利用ARMAg型,對(duì)浦發(fā)銀行(600000)的每日開(kāi)盤價(jià)格(2015年7月1日, 星期三 2016 年 6 月 30 日,星期四)進(jìn)行分析,以此預(yù)測(cè)下一個(gè)交易日( 2016 年 7 月
2、1 日,星期五)的開(kāi)盤價(jià)格,并與真實(shí)的開(kāi)盤價(jià)格進(jìn)行對(duì)比。關(guān)鍵詞:時(shí)間序列;ARMA模型;股價(jià)預(yù)測(cè)一、引言時(shí)間序列分析是從一段時(shí)間上的一組時(shí)間上的一組屬性值數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式并預(yù)測(cè)未來(lái) 值的過(guò)程。ARMA模型是一種用于擬合平穩(wěn)序列的模型,對(duì)于滿足有限參數(shù)線性模型的平穩(wěn) 時(shí)間序列的分析,它用有限參數(shù)線性模型描述時(shí)間序列的自相關(guān)結(jié)構(gòu),便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 與數(shù)學(xué)處理。本文從微觀角度,利用 ARMA模型結(jié)合浦發(fā)銀行數(shù)據(jù)建立模型并進(jìn)行預(yù)測(cè),多 數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列存在慣性,通過(guò)對(duì)這種慣性的分析可以由過(guò)去和現(xiàn)在值對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè), 對(duì)中小投資者的短線投資具有更大的參考意義。二、實(shí)證分析1、數(shù)據(jù)說(shuō)明由于時(shí)間序列模型往往需要
3、大樣本,所以這里我從新浪股票網(wǎng)站獲取了浦發(fā)銀行 2015 年 7 月 1 日至 2016年 6 月 30 日的開(kāi)盤價(jià)格,總計(jì)一年的價(jià)格,共 262個(gè)樣本。由于法定 假日以及股票停牌等原因,導(dǎo)致股票價(jià)格不完整,所以首先對(duì)空缺日期的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充, 處理方法為取前一天的開(kāi)盤價(jià)格為空缺日期當(dāng)日的開(kāi)盤價(jià)格。數(shù)據(jù)來(lái)源:新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站()2、平穩(wěn)性檢驗(yàn)穩(wěn)的時(shí)間序列;并且回執(zhí)自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖并進(jìn)行單位根檢驗(yàn),根據(jù)向相關(guān)圖縮 減速度很慢以及單位根檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)量的 P值大于0.05可以判斷該序列為非平穩(wěn)的。因?yàn)樾蛄惺欠瞧椒€(wěn)的時(shí)間序列, 所以對(duì)其取對(duì)數(shù)并進(jìn)行一階差分, 然后進(jìn)行ADF檢驗(yàn), 通過(guò)1%的顯著檢驗(yàn),即
4、數(shù)據(jù)一階差分后平穩(wěn)。表2.2.1數(shù)據(jù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果t-StatisticProb.*Augme nted Dickey-Fuller test-15.075630.0000statisticTest critical1%level-3.455387values:5%level-2.87245510%level-2.572660可以看出查分后明顯得到 Augmented Dickey-Fuller test statistic為-15.07563,其絕對(duì)值明顯大于1%顯著水平下的臨界值-3.455387,所以可以通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在對(duì)序列進(jìn)行correlogram specification后得到
5、自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖衰減速度很快以及unit root test 結(jié)果T統(tǒng)計(jì)量的P值大于0.05也可以判斷該序列為平穩(wěn)序列。3、模型識(shí)別與定階觀測(cè)一階差分?jǐn)?shù)據(jù)din的AC和PAC圖,看到其均沒(méi)有明顯的截尾性,嘗試用 ARM/模 型。根據(jù)偏自相關(guān)圖可知p=6,并根據(jù)自相關(guān)圖得到q等于5或者6,嘗試不同的的滯后項(xiàng) q,根據(jù) akaike info criterion和 schwarz criterion 最小化以及 R-squared 最大化的原理來(lái)確定ARMA(P,Q模型。經(jīng)過(guò)比較不同的模型得到最終模型 ARMA (6,5)并選取ARIMA 1, 5)模型作為預(yù)測(cè)模型。ARMA(P,Q)ARMA
6、(6 5)ARMA(6 6)Akaike info criteri on-5.000096-4.998446Schwarz criteri on-4.847336-4.931413R-squared0.1576020.1628034、ARMAg型的檢驗(yàn)對(duì)于ARMA6 , 5),其所有變量系數(shù)均通過(guò) T檢驗(yàn),說(shuō)明變量顯著;prob (F-statistic ) =0.0008小于0.05,說(shuō)明通過(guò)F檢驗(yàn),方程總體顯著;Durbin-Warson stat=1.984477,約 等于2,說(shuō)明不存在自相關(guān)。模型的特征根倒數(shù)在單位圓內(nèi),說(shuō)明模型穩(wěn)定,綜上所述,說(shuō) 明模型ARMA(6 5)是可取的。對(duì)于
7、ARIMA( 6,1,5 )模型,對(duì)其殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn),其殘差的AC和Q統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其殘差自相關(guān)基本在0附近,且Q值基本通過(guò)檢驗(yàn),殘差不明顯存在相關(guān),即可以認(rèn)為查 查重沒(méi)有包含太多信息,模型擬合基本符合。5、 股價(jià)預(yù)測(cè)使用以上模型對(duì)浦發(fā)銀行 2016年7月 1日的股票開(kāi)盤價(jià)格即興預(yù)測(cè)得出預(yù)測(cè)值為 15.72 元每股,實(shí)際值為 15.57 ,其 Root Mean Squared Error 為 0.027119,因此可以認(rèn)為該模 型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)浦發(fā)銀行的股價(jià)趨勢(shì)。三、結(jié)論本文利用浦發(fā)銀行歷史交易開(kāi)盤價(jià)格作為時(shí)間序列進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)其股價(jià)的變化趨勢(shì), 并以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)交易日的開(kāi)盤價(jià)格,誤差較
8、小,取得良好的效果,可以對(duì)中小投資者的 短期投資活動(dòng)提供一定的參考依據(jù),具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。但是,股票價(jià)格的時(shí)間序列是 非平穩(wěn)的的時(shí)間序列,對(duì)其進(jìn)行差分后會(huì)損失很多信息,所以估計(jì)的時(shí)間序列模型的決定 系數(shù)不高。再者,本文針對(duì)浦發(fā)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的結(jié)果只能適用于同行業(yè)的相 似銀行有一定的參考價(jià)值。第三,ARMA模型的預(yù)測(cè)只能是適用于短期預(yù)測(cè),時(shí)間較長(zhǎng)產(chǎn)生 的誤差會(huì)較大,因此此模型對(duì)于長(zhǎng)期投資的參考價(jià)值不大。綜上所述,ARMA莫型較好的解決了非平穩(wěn)的時(shí)間序列的建模問(wèn)題,可以在時(shí)間序列的 預(yù)測(cè)方面有很好的表現(xiàn)。借助 Eviews軟件,可以很方便的將 ARMA模型用于金融等時(shí)間序 列問(wèn)題的研究與預(yù)測(cè)方面。參考文獻(xiàn)1 克里斯布魯克斯著,鄒宏元譯.金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論M.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
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