❶ 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。
❷ 關於eviews 裡面ARMA模型預測的求助
forecast菜單項可以進行進行預測。
但還需要調整一些設置。
預測分動態和靜態預測，你在選項卡中看清楚了是選擇的哪一項。
還有預測期應該包含在workfile中，比如你的樣本期是1990：2005，
那麼你在設置workfile時要把它設置為1990:2006，
這樣才能有位置存放預測期的值。
❸ 已知ARMA模型的表達式，如何預測後面三個數據
ARIMA模型預測的基本程序
（一）根據時間序列的散點圖、自相關函數和偏自相關函數圖以ADF單位根檢驗其方差、趨勢及其季節性變化規律，對序列的平穩性進行識別。一般來講，經濟運行的時間序列都不是平穩序列。
（二）對非平穩序列進行平穩化處理。如果數據序列是非平穩的，並存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數據進行差分處理，如果數據存在異方差，則需對數據進行技術處理，直到處理後的數據的自相關函數值和偏相關函數值無顯著地異於零。
（三）根據時間序列模型的識別規則，建立相應的模型。若平穩序列的偏相關函數是截尾的，而自相關函數是拖尾的，可斷定序列適合AR模型；若平穩序列的偏相關函數是拖尾的，而自相關函數是截尾的，則可斷定序列適合MA模型；若平穩序列的偏相關函數和自相關函數均是拖尾的，則序列適合ARMA模型。
（四）進行參數估計，檢驗是否具有統計意義。
（五）進行假設檢驗，診斷殘差序列是否為白雜訊。
（六）利用已通過檢驗的模型進行預測分析。
❹ eviews做季節性的arma模型預測，差分的話要如何操作用D(y,2)擬合了一個進行預測，forecast得出的值是啥
根據模型生成預測值
❺ Eviews中ARMA預測.怎麼確定p，q的值，急
這個序列不平穩，不能用arma，要用arima，先對它做一階差分，ac、pac圖 後幾個都在虛線范圍內，確定平穩（得不到的話就再二階差分），再看前面有幾個超過虛線范圍的，ac對應q，pac對應p，幾階就d就是幾
❻ 想知道ARMA這種時間序列模型確定結構參數之後究竟是怎麼預測的
設確定的模型為：
m=arima(x,order=(1,0,1),method="ML")
m
預測：
library(forecast)
forecast(m,h=50)
其中m是你的模型，50是要預測的期數
❼ EVIEWS得到ARMA模型後怎麼預測
forecast菜單項可以進行進行預測。但還需要調整一些設置。預測分動態和靜態預測，你在選項卡中看清楚了是選擇的哪一項。還有預測期應該包含在workfile中，比如你的樣本期是1990：2005，那麼你在設置workfile時要把它設置為1990:2006，這樣才能有位置存放預測期的值。
❽ 在確定了ARMA的階數後怎麼用Eviews得出預測值
在你得到的模型EQUTION的上面有個forecast點，比如我們預預測未來2期的產量，首先需要擴展樣本期，在命令欄輸入expand 1 203，回車則樣本序列長度就變成203了，且最後面2個變數值為空。在方程估計窗口點擊Forecast，選擇Dynamic forecast，點擊ok，
❾ 如何用spss做最優arma預測模型的具體過程
打開你要建模的序列,假設是x,點這個變數窗口工具欄里的view-correlogram.
這里有幾個參數：level=0,表示對原序列作圖,1st difference=1表示對一階差分作圖,2nd表示對二階差分作圖,lags表示最大滯後階數.使用默認參數就可以.有時候可能會出現near singular matrix的錯誤,你可以隨意調整lags的取值,直到OK就行.
搞定,看到兩個圖,autocorrelation自相關圖,partical correlation偏自相關圖,圖上有顯著性檢驗的臨界值界線.怎麼用自相關圖和偏自相關圖分別判斷ma和ar的滯後階數,相信你是知道的吧.
好了,假設你根據這兩個圖判斷出的ma、ar滯後階數分別是q=2,p=3
所以要建立的模型是ar(2)ma(3)
主窗口的工具欄里,注意是主窗口哦,點擊quick-estimate equation,在裡面輸入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他參數默認,OK就可以看到基本的模型了,注意上面輸入的變數之間是空格,沒有分隔符號.
如果p和q的取值不明確,可以多嘗試幾個p和q的可能組和,看看相關檢驗的顯著性,關鍵比較結果中的AIC和sc,越小越好.
麻煩的地方是：
要是你的序列不平穩,需要建立arima模型,這時就要看1st differece甚至2nd difference的圖形.
要是涉及12階滯後自相關或偏自相關顯著,就要動用sarima模型了,做起來容易,可不容易講清楚啦.
你只要求arma模型,估計是不需要用arima和sarima模型的吧.
❿ ARMA模型的預測的在stata中的命令是什麼啊
打開你要建模的序列,假設是x,點這個變數窗口工具欄里的view-correlogram. 這里有幾個參數：level=0,表示對原序列作圖,1st difference=1表示對一階差分作圖,2nd表示對二階差分作圖,lags表示最大滯後階數.使用默認參數就可以.有時候可能會出現near