❶ 如何用Arma模型做股票估计
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。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。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,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。
由于时间序列模型往往需要大样本,所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
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,再观察其平稳性。
2.数据平稳性分析。
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,首先直接对数据平稳检验,没通过检验,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。
可以看出差分后,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,并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。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,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)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.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验,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,且Q值基本通过检验,残差不明显存在相关,即可认为残差中没有包含太多信息,模型拟合基本符合。
5.股价预测。利用以上得出的模型,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,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,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,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述,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。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。
❷ 关于eviews 里面ARMA模型预测的求助
forecast菜单项可以进行进行预测。
但还需要调整一些设置。
预测分动态和静态预测，你在选项卡中看清楚了是选择的哪一项。
还有预测期应该包含在workfile中，比如你的样本期是1990：2005，
那么你在设置workfile时要把它设置为1990:2006，
这样才能有位置存放预测期的值。
❸ 已知ARMA模型的表达式，如何预测后面三个数据
ARIMA模型预测的基本程序
（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。
（二）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。
（三）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。
（四）进行参数估计，检验是否具有统计意义。
（五）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。
（六）利用已通过检验的模型进行预测分析。
❹ eviews做季节性的arma模型预测，差分的话要如何操作用D(y,2)拟合了一个进行预测，forecast得出的值是啥
根据模型生成预测值
❺ Eviews中ARMA预测.怎么确定p，q的值，急
这个序列不平稳，不能用arma，要用arima，先对它做一阶差分，ac、pac图 后几个都在虚线范围内，确定平稳（得不到的话就再二阶差分），再看前面有几个超过虚线范围的，ac对应q，pac对应p，几阶就d就是几
❻ 想知道ARMA这种时间序列模型确定结构参数之后究竟是怎么预测的
设确定的模型为：
m=arima(x,order=(1,0,1),method="ML")
m
预测：
library(forecast)
forecast(m,h=50)
其中m是你的模型，50是要预测的期数
❼ EVIEWS得到ARMA模型后怎么预测
forecast菜单项可以进行进行预测。但还需要调整一些设置。预测分动态和静态预测，你在选项卡中看清楚了是选择的哪一项。还有预测期应该包含在workfile中，比如你的样本期是1990：2005，那么你在设置workfile时要把它设置为1990:2006，这样才能有位置存放预测期的值。
❽ 在确定了ARMA的阶数后怎么用Eviews得出预测值
在你得到的模型EQUTION的上面有个forecast点，比如我们预预测未来2期的产量，首先需要扩展样本期，在命令栏输入expand 1 203，回车则样本序列长度就变成203了，且最后面2个变量值为空。在方程估计窗口点击Forecast，选择Dynamic forecast，点击ok，
❾ 如何用spss做最优arma预测模型的具体过程
打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.
这里有几个参数：level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行.
搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线.怎么用自相关图和偏自相关图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧.
好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q=2,p=3
所以要建立的模型是ar(2)ma(3)
主窗口的工具栏里,注意是主窗口哦,点击quick-estimate equation,在里面输入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他参数默认,OK就可以看到基本的模型了,注意上面输入的变量之间是空格,没有分隔符号.
如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性,关键比较结果中的AIC和sc,越小越好.
麻烦的地方是：
要是你的序列不平稳,需要建立arima模型,这时就要看1st differece甚至2nd difference的图形.
要是涉及12阶滞后自相关或偏自相关显著,就要动用sarima模型了,做起来容易,可不容易讲清楚啦.
你只要求arma模型,估计是不需要用arima和sarima模型的吧.
❿ ARMA模型的预测的在stata中的命令是什么啊
打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram. 这里有几个参数：level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near