怎么从arma的结果图看各个变量的系数
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解决时间 2021-03-28 17:42
- 提问者网友:临风不自傲
- 2021-03-27 18:06
怎么从arma的结果图看各个变量的系数
最佳答案
- 五星知识达人网友:行雁书
- 2021-03-27 19:02
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
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
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