基于时间序列的股票价格走势分析

作者：黄旻浩

来源：现代营销(上旬刊), 2019, (12): 58-59.

DOI：10.19932/j.cnki.22-1256/f.2019.12.032

• 时间序
• ARIMA模型
• ARCH模型
• AR-GARCH模型

随着当代经济的不断发展,金融市场已经成为经济发展的重要部分,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,便与国民经济密切相关。对于投资者而言,如何及时了解价格波动从而准确分析股票市场行情,是决策过程中的一个关键问题;对于股票市场的管理者来说,如何把握股市动态,从而营造稳定健康的交易环境,也是一项非常艰巨的任务。因此,更好地了解股市的波动特征,以及从中探索某些规律,对我们学习金融理论和进行金融实践都具有重要的意义。本文以2009-2018年的沪深300指数为例,对ARIMA模型、ARCH模型和AR-GARCH模型进行拟合,比较其在股票价格走势上的优劣,再用通过检验的拟合模型对股价进行一个短期的预测。最后发现AR-GARCH模型对原序列有较好的拟合效果,并且获得了较为精确的预测结果。