arma預測股票數據

⑴ ARMA模型和ARIMA模型有什麼區別

1、運用對象不同

AR，MA，ARMA都是衫彎運用於原始數據是平穩的時間序列。

ARIMA運用於原始數據差分後是平穩的時間序列。

2、時間序列不同

AR(自回歸模型)，AR ( p) ，p階的自回歸模型。

MA(移動平均模型)，MA(q)，q階的移動平均模型。

ARIMA(差分自回歸移動平均模型)。

3、平穩性差別

ARMA模型的平穩性要求y的均值、方差和自協方差都是與時間無關的、有限的常數。 可以證明，ARMA(p, q)模型的平穩性條件是方程()0Lφ=的解的模都大於1，可逆性條件是方程()0Lθ=的解的模都大於1。

ARMA模型只能處理平穩序列，因此對於平穩序列，可以直接建立AR、MA或者ARMA模型。或搜悶但是，常見的時間序列一般都是非平穩的。必須通過差分後轉化為平穩序列，才可以使用ARMA模型。  

ARIMA模型 (autoregressive integrated moving average) 定義：如果非平穩時間序列yt經過k次差分後的平穩序列zt＝△kyt服從ARMA(p, q)模型。

那麼稱原始序列yt服從ARIMA(p, k, q)模型。 也就是說，原始序列是I(k)序列，k次差分後是平穩序列I(0)。平穩序列I(0)服從ARMA模型，而非平穩序列I(k)服從ARIMA模型。

⑵ 如何用Arma模型做股票估計

時間序列分析是經濟領域應用研究最廣泛的工具之一,它用恰當的模型描述歷史數據隨時間變化的規律,並分析預測變數值。ARMA模型是一種最常見的重要時間序列模型,被廣泛應用到經濟領域預測中。給出ARMA模型的模式和實現方法,然後結合具體股票數據揭示股票變換的規律性,並運用ARMA模型對股票價格進行預測。
選取長江證券股票具體數據進行實證分析
1.數據選取。
由於時間序列模型往往需要大樣本,所以這里我選取長江證券從09/03/20到09/06/19日開盤價,前後約三個月,共計60個樣本,基本滿足ARMA建模要求。
數據來源:大智慧股票分析軟體導出的數據(股價趨勢圖如下)
從上圖可看出有一定的趨勢走向,應為非平穩過程,對其取對數lnS,再觀察其平穩性。
2.數據平穩性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS並用ADF檢驗其平穩性。
(1)ADF平穩性檢驗,首先直接對數據平穩檢驗,沒通過檢驗,即不平穩。
可以看出lnS沒有通過檢驗,也是一個非平穩過程,那麼我們想到要對其進行差分。
(2)一階差分後平穩性檢驗,ADF檢驗結果如下,通過1%的顯著檢驗,即數據一階差分後平穩。
可以看出差分後,明顯看出ADF Test Statistic 為-5.978381絕對值是大於1%的顯著水平下的臨界值的,所以可以通過平穩性檢驗。
3.確定適用模型,並定階。可以先生成原始數據的一階差分數據dls,並觀測其相關系數AC和偏自相關系數PAC,以確定其是為AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先觀測一階差分數據dls的AC和PAC圖。經檢驗可以看出AC和PAC皆沒有明顯的截尾性,嘗試用ARMA模型,具體的滯後項p,q值還需用AIC和SC具體確定。
(2)嘗試不同模型,根據AIC和SC最小化的原理確定模型ARMA(p,q)。經多輪比較不同ARMA(p,q)模型,可以得出相對應AIC 和 SC的值。
經過多次比較最終發現ARMA(1,1)過程的AIC和SC都是最小的。最終選取ARIMA(1,1,1)模型作為預測模型。並得出此模型的具體表達式為:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的檢驗。選取ARIMA(1,1,1)模型,定階和做參數估計後,還應對其殘差序列進行檢驗,對其殘差的AC和Q統計檢驗發現其殘差自相關基本在0附近,且Q值基本通過檢驗,殘差不明顯存在相關,即可認為殘差中沒有包含太多信息,模型擬合基本符合。
5.股價預測。利用以上得出的模型,然後對長江證券6月22日、23日、24日股價預測得出預測值並與實際值比較如下。
有一定的誤差,但相比前期的漲跌趨勢基本吻合,這里出現第一個誤差超出預想的是因為6月22日正好是禮拜一,波動較大,這里正驗證了有研究文章用GARCH方法得出的禮拜一波動大的結果。除了禮拜一的誤差大點,其他日期的誤差皆在接受范圍內。
綜上所述,ARMA模型較好的解決了非平穩時間序列的建模問題,可以在時間序列的預測方面有很好的表現。藉助EViews軟體,可以很方便地將ARMA模型應用於金融等時間序列問題的研究和預測方面,為決策者提供決策指導和幫助。當然,由於金融時間序列的復雜性,很好的模擬還需要更進一步的研究和探討。在後期,將繼續在這方面做出自己的摸索。

⑶ earch模型結果怎麼看

根據股票市場收益率序列呈尖峰厚尾、偏態、波動集聚和杠桿效應等特徵,本文構建Skew-GED(SGED)分布下的變參數ARIMA+EGARCH動態混合預測模型來挖掘和分析收益率序列的內在規律，運用r語言通過實時最優化動態模型的參數估計，分別對5隻股票日對數收益率序列的未來收益情況進行每日預測每日更新，輸出交易信號；最後通過滾動時間窗進行推進分析，解決可能存在的過度擬合問題，結果表明動態模型能更好地描述收益率特性，提高預測准確性。

【關鍵詞】變參數ARIMA+EGARCH動態模型；參數優化；推進分析；股票收益率預測

一、引言
波動性是股票市場最為重要特性之一，因此，探討其波動規律、把握其運行趨勢成為當今學術界與實務界研究的熱點。

股票收益率波動模型的研究主要有：ARMA 類模型、ARCH 類模型及二者的混合模型，模型中波動誤差分布的假定主要有正態分布、T 分布、GED 分布和SKT 分布。國內外大量研究表明，收益率序列波動通常具有集聚性、分布的尖峰厚尾性以及有偏性逗褲。本文以5隻股票為例，通過對股票日對數收益率序列的分析，發現股票日對數收益率波動存在明顯的「尖峰厚尾」現象、波動集聚和非對稱特徵。通過建立收益率序列的ARIMA 模型處理中期記憶特徵，然後再利用EGARCH模型處理異方差的非對稱以及波動率聚集特徵，採用S-GED分布解決股票收益率波動的「尖峰厚尾」現象以及有偏分布問題，就能夠很好地解決股票收益率的這些特性，取得較理想的擬合及預測效果。

本文利用Skew-GED(SGED)分布下的變參數ARIMA+EGARCH動態預測模型對給定的5隻股票收益率進行預測，為股票收益率預測和股票投資提供一種思路。任何一種預測方法都要回歸現實，接受實踐的檢驗，本文的預測部分證明了該模型具有一定的預測精度，在一定程度上能夠為投資者和金融市場相關人員及機構提供決策依據。

二山宴簡、股票收益率預測建模
2.1模型建立原理
2.1.1進行股票收益率的預測

在股票市場中，准確的股票收益率預測是市場交易各方共同關心的重要問題。多數金融研究針對的是資產收祥姿益率而不是資產價格。Campbell，Lo和MacKinlay（1997）給出了使用收益率的兩個主要理由：第一、對普通投資者來說，資產收益率完全體現了該資產的投資機會，且與其投資規模無關；第二，收益率序列比價格序列更容易處理，因為前者有更好的統