股票价格影响eviews分析

㈠ 用eviews做分析时股票日收盘价需要补齐吗

不需要
这是一个时间序列数据，在右边选择时间的分类，然后输入时间的起始点和中指点，就可以建立一个workflle了
可以试一下二阶或三阶差分，差分后通过单位根检验，判断是否平稳，判断拖尾截尾，确定模型及阶数。实在不能判断的情况下可以初步确定自相关偏自相关几步衰减到0，先拟合ARMA(p，q)，根据回归结果的参数估计能否通过t检验来提出，不合理的变量，多次建模比较R^2,AIC,SC等确定最优模型。

㈡ 股票分析对股票价格的影响分析

首先，
以定义条件，你就要不能以常有思路去思考，%95的交易者都是从固定的教育，固定的知识，去研究市场，而市场的变化永远是变化,任何的规律历史都不能对市场的主导理想状态进行分析，因为只要脱离了主导理想状态，市场会创造新的规律，而股票分析大部分就在这里出现不一致性的错误，但如果规律符合市场的主导理想状态，那么大部分分析的结果，会对理想状态提供支撑作用，相对应股价也会造成一定幅度的影响。
比如对数据的K线分析，出现了K线形态的见顶信号，市场就会造成一定程度的恐慌，这就造成了向下抛压而导致股价下跌的影响预期，但不一定是主导的理想的状态，如果大部分筹码在主力手里，而抛压会导致主力的失败，所以会继续相反的拉升，这类包括很多，但主要要记住“奇异吸引因字”。
另外很多股市无知专家把实际合乎常理的交易披上一些词藻，一些重复的的技术分析指标，把简单的东西变成一些抽象而艰深的学问，于是大批的学习者就变成了市场价格的牺牲品，还一部分成了市场的动物，而导致惯性的价格波动影响。这批过于执着于树木，而不知道何谓森林动物，对混沌市场中的股票价格造成一定大程度的影响。
所以写出这篇论文，你一定要了解市场的运作方式，以及市场心理，这类还包括很多，任何人都可以计算苹果内的种子，然而，没有人可以计算种子内的苹果，了解市场行为要注意主导因素，次因素，股票分析对股票价格的波动造成影响是一定的次要因数，但我们不能成为市场的动物，而要以市场是我，去理解自身的需求。
市场是纯在大量的数据规律，比如经济的周期性，对应有一定的大幅度的支撑，造成价格影响，相反也是如此。
写论文要会引发读者深思，抓住什么为主导的核心本质因素，市场的感觉，下面送你句话，

“市场是否是个友善场所？你要让市场成为一处友善而可以支持你的场所”

望这些思路给你启发，我也经常写相对应的论文。

㈢ 影响股票价格的因素有哪些各因素如何影响股票价格的

股票的市场价格由股票的价值所决定，但同时受许多其他因素的影响。一般来说，影响股票市场价格的因素主要有以下几个方面：宏观因素；公司因素；产业和区域因素；市场因素。

1、宏观因素：包括对股票市场价格可能产生影响的社会、政治、经济、文化等方面。

2、产业和区域因素：主要是指产业发展前景和区域经济发展状况对股票市场价格的影响。它是介于宏观和微观之间的一种中观影响因素，因而它对股票市场价格的影响主要是结构性的。

3、公司因素：即上市公司的运营对股票价格的影响。上市公司是发行股票筹集资金的运用者，也是资金使用的投资收益的实现者，因而其经营状况的好坏对股票价格的影响极大。而其经营管理水平、科技开发能力、产业内的竞争实力与竞争地位、财务状况等无不关系着其运营状况，因而从各个不同的方面影响着股票的市场价格。

4、市场因素：即影响股票市场价格的各种股票市场操作。例如，看涨与看跌、买空与卖空、追涨与杀跌、获利平仓与解套或割肉等行为，不规范的股票市场中还存在诸如分仓、串谋、轮炒等违法违规操纵股票市场的操作行为

㈣ 用GARCH(1,1)模型对股票收盘价收益率序列建模，如何在eviews软件中得出收益率序列的波动性方差

接分啦。。。找到一篇不错的文章
楼主看下，参考资料：
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则“尿布，啤酒”，满足下列条件，将可接受“尿布，啤酒”的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据“尿布，啤酒”关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然

㈤ 股票价格受什么影响，股票价格公式

股票价格受什么影响
1、大盘的涨跌。这是最重要的，如果大盘下跌，无论你有多热门的题材、多强势的技术形态也很难有多大的涨幅。

2、热点板块。它也很重要，仅次于大盘的涨跌。如果某板块突发利好，它有可能逆势上涨，甚至于带动大盘上涨。

3、强势与否。强势股是很好辨认的，它虽然可能在某一段时期内会有小幅的回调，但总体趋势总是向上的，一旦其所在板块成为热点，它便会领先上涨。

4、最后才是技术形态。中国股市是名副其实的政策市，所以笔者认为技术分析对于研究中国股市是很次要的东西;有人会认为可以从技术走势中看出市场动向，那是极少数的人才能做到的，况且市场瞬息万变，要想从过去的个股走势中预测，那是极不可靠的。

5、最近的成交指标：在购买之前，不妨看看最近几天的成交量，受到资金青睐的股票，最近量能突然放大的股票，往往会带出一波行情，而还需要盘整的股票，成交量会比较的低迷。

6、股票指标结合参考：看了成交量之外，不妨看看股票当中的其他指标，比如散户朋友们都非常喜欢的KDJ和MACD，选择最保险的选择方法，比如MACD在下轨，KDJ触底的股票。

7、通过K线的走势分析：当天收盘前的K线往往可以决定每天上午的股票的开盘以及走势的结果，尽量选择阳线，且量柱大(也就是买方成交量大的)这样的股票，每天会比较保险。

8、均线的朝向：跟K线连在一起的均线，可以反映最近一段时间的股票的结果，比如5日线，10日线，均线往上或者往下，反映了这个股票最近的走势，尽量选择向上的哦

㈥ 有一组股价的数据，想用eviews来处理收益率，求问怎么弄啊~~~老师要求使用对数求收益率

收益率定为R，股价定为P，收益率为R=lnP（t）-lnP（t-1）

㈦ 如何分析影响股价的因素

影响股票价格的三大因素：1、资产质量，也就是我们之前常说的物以优为贵，这个很好理解，参鲍肚翅这种高档食材肯定比大米白面的成本高、营养成份高，价格自然也高。2、总量供求，如果整个市场内消费者都比有钱，消费能力强的话，那么无论高档食材还是大米白面都可以买到比较高的价格，市场里钱多股票少的话，即使资产质量很一般的股票也能买上好价钱。这个就是我们常说的整体供求关系。3、局部供求，市场里的总资金量不变的情况下，如果市场内有A、B两类股票，A类股票短期受到追捧，那么就会有投资者卖出B类股票变现去追逐A类股票，形成跷跷板效应，这就是我们常说的市场热点。股票是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权，购买股票也是购买企业生意的一部分，即可和企业共同成长发展。