时间序列分析模型研究【开题报告】

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1、毕业论文开题报告信息与计算科学时间序列分析模型研究一、选题的背景与意义选题背景时间序列分析研究的一个重要原动力源于金融市场超大容量数据的获得。在经济全球化竞争FI益激烈和金融市场FI益复杂的环境中，这些数据的可利用价值对于投资者的作用越来越大。但是，这些数据非常庞大，传统的数据处理方法远远不能对其进行有效的加工处理。因此，对这些数据进行综合分析的迫切性使得时间序列分析的研究显得尤为重要。在这样的背景下，国内外学者对于证券、期货等金融衍生工具的收盘价格进行了建模分析，希望得出有效的预测方法。然而这些数据的庞杂、单一性和分析手段多样性等等的特

2、点，使得要对其建立正确的模型提出很高的要求。目前学者们的工作大多集中在对数据进行处理分析和单一化的建模方法上，而忽略了可能存在的更好的建模方法。眼下学者们大多采用的是自回归滑动平均模型（ARMA模型）和广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）。选题意义对于金融产品价格数据的庞杂，使得对其进行建立正确的模型提出了很高的要求。对于分析模型的多样性和它们得出的众多预测结果，使得投资者们对于未来价格的判断产生了彷徨。因此，木文在针对这一不足，对选取的期货收盘价的数据采用传统的自回归滑动平均模型（ARMA）和广义自回归条件界方差模型（GARCH）

3、进行分析和预测，比较出它们的孰优孰劣，提出一些投资者需要的建议以及提供有效的模型预测方法，因此是具有现实意义和时代意义的。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题木文首先回顾前人的研究成果，介绍自回归滑动平均模型（ARMA模型）和广义自回归条件界方差模型（GARCH）模型，然后针对选取的金融产品价格数据分别进行建模和在其建立基础上的预测，通过比较得出模型的优劣；最后提出一些对投资者有利的建议。本文的提纲如下：1绪论1.1引言1.2ARMA模型的介绍1.3GARCII模型的介绍2数据选取和初步处理2.1数据选取和平稳性检骑2.2数据口噪声化3模

4、型及指标选取和数据来源3.1ARMA模型及指标选取和数据来源3.2GARCH模型及指标选取和数据来源4模型结果预测和比对4.1ARMA模型结果预测4.2GARCII模型结果预测4.3模型预测结果及比对5建议5.1给投资者的一些建议拟解决的主要问题1.针对金融产品价格数据的模型建立。2.在选取的数据基础上针对ARMA模型和GARCH模型的比较。三、研究的方法与技术路线研究方法1.1文献资料法：本文通过对时间序列分析的研究文献和资料进行深入的阅读和理解，对模型建立方法能够进行熟练的掌握。1.2模型分析法：本文在对金融产品数据进行初步加工处理的

5、基础上利用EViews软件进行建模分析。1.3比较法：本文采用了对两种模型预测结果相比较的方法，在对现有金融数据进行分析预测，以期得出某些对投资者有意义的结论和建议。技术路线时间序列分析模型研究对数据平稳性检验和白噪声化模型的介绍异方差效应检验ARMA模型识别GARCH模型识别和参数估计模型预测结果的比较和参数估计Z研究结论和建议四、研究的总体安排与进度:阶段内容措施2010.12搜索信息，确定选题，研究计划，撰写开题报告了解时事，收集、阅读相关文献、数据资料，请导师指导2010.12—2011.1对开题报告初稿进行修改、定稿，开题进一

6、步阅读相关文献，进行归纳总结、范畴界定2011.1—2011.3理论回顾与研究起点、范畴界定，进行理论分析通过图书馆、因特网手段收集文献，进行模型等研究2011.3—2011.4设计指标，收集数据，进通过网络、学校图书馆、行实证分析，完成论文初稿撰写市图书馆、互联网数据库收集数据，分析结果2011.3—2011.5论文修改，数据校对征求导师修改意见，继续深入研究，完成论文修改2011.5中旬毕业论文定稿，完成相关材料的填写仔细论证论文结构内容，理清主要观点，完成文字段落校对2011.5下旬答辩论文打印，准备答辩五、主要参考文献［1］王振龙

7、•时间序列分析•中国统计出版社.1993.［2］彭作祥.金融时间序列建模分析•西南财经大学出版社・2005.［3］潘红宇•金融时间序列模型•对外贸易经济岀版社.2007.［4］张世英，许启发，周红.金融事件序列分析.2007.［5］特伦斯・C•米尔斯［英］，俞卓菁/译.金融事件序列的经济计量学模型（第二版）.经济科学出版社.2002.［6］武伟，刘希玉，杨怡，王努•时间序列分析方法及ARMA,GARCH两种模型•计算机技术和发展.2010.⑺潘贵豪，胡乃联，刘焕中，李国清.基于ARMA-GARC11模型的黄金价格实证分析・2010［8］马

8、莉，徐庆宏.基于ARM模型的汇率走势预测及在商业银行外汇理财业务中的应用.西南师范大学学报.2009［9］张芳•基于金融事件序列GARCH模型的研究.山东理工大学・2010.［10］方启东，温