移动自回归平均模型分析中国股市价格走势

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1、利用自回归移动平均模型分析中国股市价格走势摘要：股市可以广泛地动员，积聚和集中社会的闲散资金，为国家经济建设发展服务，扩大生产建设规模，推动经济的发展，并收到“利用内资不借内债”的效果。也可以促进我国经济体制改革的深化发展，可以扩大我国利用外资的渠道和方式，增强对外的吸纳能力。改革开放以来，经济发展为广大的投资者和人民大众带来很大的财富，因此投身股市的股民与机构越来越多。维持我国股市的正常运行，保障广大股民的利益，探究股票市场的发展规律，我们选取上海证券交易所的开盘价作为研究对象，通过建立ARMA模型和GARCH模型，对数据进行研究分析，研究股市价格走势与其前期的价格之间的联系。其结果对

2、于引导投资者理性投资，认真分析股市走势具有一定的指导意义。关键词：股票市场自回归移动平均模型价格走势一、前言改革开放以来，中国经济增长获得了令世人瞩目的成就。许多中外学者对中国经济增长的源泉进行了深入的研究，但是迄今为止各类研究多是侧重于各个时期投资水平或投资效率对经济增长的贡献，忽略了金融发展在经济增长中的作用，而金融部门对时间经济部门的影响举足轻重。众多学者从理论分析和实证检验的角度针对个体国家和多个国家以及不同行业和企业，并采用各种数据分析方法对金融发展与经济增长之间的关系进行深入和广泛的研究。作为金融发展重要组成部分之一的股票市场自上世纪八十年代以来在全球范围内得到了日新月异的发

3、展。我国证券市场从九十年代初建立以来也获得长足发展。股市发展对经济增长的促进作用大于传统的金融机构——银行的作用。本论文根据最近一段时间上证指数的收盘价（P）为数据来源，通过建立ARMA模型和GARCH模型，对数据进行研究分析，研究我国股票价格走势。这对于引导投资者理性投资具有一定的指导意义。二、建立模型首先要建立自回归移动平均模型，将上海证券交易所近日的收盘价作为时间序列数据，建立ARMA（p,q）模型为：建立的GARCH（p,q）模型为：通过登录上海证券交易所网站，查询到上证指数连续交易日的每日收盘价（P），从中选取自2012年2月15日到2012年4月27日之间共50个交易日的收盘

4、价的相关数据，见表112-1所示。将数据导入Eviews中，对数据进行相关分析。表1-1上证指数收盘价数据日期收盘价日期收盘价2012-2-152366.72012-3-212378.22012-2-162356.862012-3-222375.772012-2-172357.182012-3-232349.542012-2-202363.62012-3-262350.62012-2-212381.432012-3-272347.182012-2-222403.592012-3-282284.882012-2-232409.552012-3-292252.162012-2-242439.

5、632012-3-302262.792012-2-272447.062012-4-52302.242012-2-282451.862012-4-62306.552012-2-292428.492012-4-92285.782012-3-12426.112012-4-102305.862012-3-22460.692012-4-112308.932012-3-524452012-4-122350.862012-3-62410.452012-4-132359.162012-3-72394.792012-4-162357.032012-3-82420.282012-4-172334.99201

6、2-3-92439.462012-4-182380.852012-3-122434.862012-4-192378.632012-3-132455.82012-4-202406.862012-3-142391.232012-4-232388.592012-3-152373.772012-4-242388.832012-3-162404.742012-4-252406.812012-3-192410.182012-4-262404.72012-3-202376.842012-4-272396.32三、模型估计（一）ARMA（p,q）模型估计1、导入数据打开Eviews软件，选择“File”

7、菜单中的“New”，然后选择“Workfile”选项，在“WorkfileStructureType”选择项中选择“Unstructured/Udated”，确定名称后再单击“OK”。然后在“Quick”选项中选择“EmptyGroup”，将数据复制粘贴，命名为P，完成数据导入，保存为GROUP01。得到如图1-1所示的窗口。12图1-1数据输入2、ADF检验对数据P进行单位根检验，在View下点击UniteRootTest，Tes