ARIMA模型在股价预测上的应用——以中国银行为例.pdf
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1、Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),3360-3365 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124308 文章引用文章引用:陈德慧.ARIMA 模型在股价预测上的应用J.建模与仿真,2023,12(4):3360-3365.DOI:10.12677/mos.2023.124308 ARIMA模型模型在在股价预测上的应用股价预测上的应用 以以中中国银行为例国银行为例 陈德慧
2、陈德慧 上海工程技术大学管理学院,上海 收稿日期:2023年4月13日;录用日期:2023年6月27日;发布日期:2023年7月5日 摘摘 要要 随着我国资本市场的扩大开放,国外资本进一步流入我国股市,中国股市迎来新的挑战与机遇。金融市随着我国资本市场的扩大开放,国外资本进一步流入我国股市,中国股市迎来新的挑战与机遇。金融市场股票的价格预测问题再次成为公众关注的热点。基于此,选取金融市场股票的历史收盘价数据,以场股票的价格预测问题再次成为公众关注的热点。基于此,选取金融市场股票的历史收盘价数据,以R为实现工具,通过建立为实现工具,通过建立ARIMA模型来进行模型来进行分析分析与预测,为股市投资
3、者提供帮助。与预测,为股市投资者提供帮助。关键词关键词 ARIMA模型模型,股价股价,短期预测短期预测 Application of ARIMA Model in Stock Price Prediction Taking Bank of China as an Example Dehui Chen School of Management,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai Received:Apr.13th,2023;accepted:Jun.27th,2023;published:Jul.5th,2023 Abstrac
4、t With the expansion and opening up of Chinas capital market,foreign capital further flows into Chinas stock market,and Chinas stock market faces new challenges and opportunities.The price prediction of stocks in financial markets has once again become a hot spot of public concern.Based on this,this
5、 paper selects the historical closing price data of stocks in the financial market,and uses R as the realization tool to analyze and predict by establishing ARIMA model,so as to provide help for stock market investors.陈德慧 DOI:10.12677/mos.2023.124308 3361 建模与仿真 Keywords ARIMA Model,Stock Price,Short
6、-Term Forecast Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 股票市场在金融领域中一直有着举足轻重的地位。股票价格的波动能够在一定程度上反映一个国家经济周期的变化。近年来随着经济的发展和疫情的冲击,股票的价格再次引发了大家广泛的关注。韩金磊等采
7、用长短期记忆网络(LSTM)和灰色模型对股价进行预测研究1;荆思寒等基于 A 股上市公司股票交易数据建立了股票风险传染模型2;左川等记录了深度学习在股票投资领域中的应用3。股票是经济的晴雨表,无论是对于国家还是对于投资者来说股价预测都具有重要的意义4 5。股票价格往往对时间因素非常敏感,因此本文建立 ARIMA 时间序列模型对短期股票价格进行分析与预测。2.模型的模型的建立建立 2.1.ARIMA 模型的定阶方法模型的定阶方法 ARIMA模型的定阶方法主要是通过观察自相关图和偏自相关图,根据其系数的相关特性来判断阶数。若 AC 是拖尾的,PAC 是 p 阶截尾的,则选择 AR(p)模型;若 P
8、AC 是拖尾的,AC 是 q 阶截尾的,则选择 MA(q)模型;若 AC 和 PAC 都表现为拖尾性,则选择 ARMA(p,q)模型,然后通过模型的参数检验,进一步判断 p、q 的阶数。由于样本具有随机性,相关系数并不会表现出完美截尾的情况,通常会呈现出小值振荡的情况,这就给模型的定阶带来了一定的困难。根据以往的经验,如果样本自相关系数或偏自相关系数在初始的 d 阶明显大于两倍标准差范围,其后几乎 95%的自相关系数都在两倍标准差范围内,并且由非零自相关系数衰减为小值波动的过程非常突然,这时可以视为自相关系数或偏自相关系数 d 阶截尾。2.2.ARIMA 模型建模步骤模型建模步骤 构建 ARI
9、MA 模型的大致步骤有以下几个:(一)序列的平稳性。首先,需要观察原序列是不是平稳的6。当原序列不是平稳的情况时,可以选择一些合理的方法让原序列变成平稳的,如差分转化。(二)模型的定阶。通过软件能够计算得出序列特征的自相关系数与偏自相关系数等。ARIMA 模型的滞后阶数 p 和 q 再利用其他方法确定。(三)模型的构建。构建该模型的残差序列是否是正态分布的也值得关注。残差序列的自相关图以及偏自相关图可以观察得出其结论,或运用检验序列相关的方法来测试残差序列的随机性。(四)模型的预测。经过了上面的步骤后就大致拟合出了模型,并可以在未来的短期时间里进行股价的预测7。3.关于股票价格的预测关于股票价
10、格的预测 选取中国银行(601988)2022 年 4 月 10 日至 2023 年 4 月 10 日的股票日开盘价数据。基于 ARIMA 模Open AccessOpen Access陈德慧 DOI:10.12677/mos.2023.124308 3362 建模与仿真 型的建模理论,建立阶数 p=0,d=1,q=1 的 ARIMA(0,1,1)模型对中国银行未来三天的股票日开盘价进行预测8。3.1.平稳性检验平稳性检验 3.1.1.时序图检验时序图检验 从图 1 的折线图大概可以推测出该序列数据可能并不是平稳的。因为股票的开盘价数据为原始数据,该数据在短期内波动是比较大的,在长期的时间序列
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