时间序列分析模型研究【毕业设计】

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1、本科毕业设计（20届）时间序列分析模型研究摘　要【摘要】股价数据具有庞杂性、波动复杂性等等特点，造成了分析非常困难。1对其进行时间序列建模是现代计量经济学最常用的手段。股市系统中时间序列的预测问题又具有重要的理论及实际意义。时间序列的获取是通过对数据库中数据进行分类汇总分析而获得。获取时间序列数据以后可以对它进行预测分析，从而较准确地预见股票价格的演进。文中介绍了时间序列的基本知识，同时比较了ARMA和GARCH两种常用模型，得出对于中国股市，GARCH模型性能优于ARMA模型。【关键词】时间序列；ARMA模型；GAR

2、CH模型。【ABSTRACT】Sharedatahastheheterogeneous,volatility,andthecomplexityofthecharacteristics,whichmaketheanalysisresultverydifficult.Time-serieseconometricmodelisthemostcommonlyusedmodernmeans.Marketsystemforthetimeseriespredictionalsohasimportanttheoreticalandpr

3、acticalsignificance.Timeseriesdatabaseaccessisthroughthepooledanalysisofdataobtainedclassification.Gettingtime-seriesdatacanlaterbeanalyzedtopredictit,whichmoreaccuratelypredictedtheevolutionofshareprices.Thispaperintroducesthebasicsoftimeseries,ARMAandGARCHalso

4、comparedtwocommonlyusedmodels,obtainedfortheChinesestockmarket,GARCHmodelisbetterthanARMAmodel.【KEYWORDS】Time-series；ARMAmodel；GARCHmodel。1目　录摘　要IIAbstractIII目　录IV1绪论11.1引言11.1.1国内外研究现状11.2ARMA模型介绍21.2.1AR（p）模型21.2.2MA（q）模型31.2.3ARMA（p，q）模型31.2.4ARMA建模过程41.3GARC

5、H模型介绍41.3.1ARCH模型的表达41.3.2GARCH模型的表达52指标选取和数据处理72.1指标选取72.1.1ADF检验72.1.2PP检验72.1.3自相关函数72.1.4偏自相关函数72.1.5AIC准则72.1.6BIC准则82.2数据处理82.2.1数据平稳化处理83模型识别和建立113.1ARMA模型识别和建立113.1.1模型定阶113.1.2模型修正153.1.3模型检验163.2GARCH模型的建立163.2.1ARCH效应检验163.2.2模型识别和建立173.2.3模型检验174模型数据

6、验证结果及比对194.1ARMA模型结果预测194.2GARCH模型结果预测194.3模型数据验证结果比对205结论215.1结论21参考文献22致谢23附录（数据）2411绪论1.1引言自20世纪70年代以来，由于布雷顿森林体系的崩溃导致了国际货币体系的瓦解，以及70年代末美联储利率体制的调整，造成了世界经济环境的剧烈动荡。在这样的背景下，一方面各种规避风险的措施与工具（如金融衍生产品）应运而生，这促进了新兴的经济与金融理论的诞生和发展；另一方面，人们迫切需要了解经济及金融波动的原因及规律性。为了探究和揭示金融波动的

7、原因和规律，国际学术界对经济系统的运行规律进行了不懈的探索，而随着20世纪60年代后期计量经济学的迅猛发展，同时为现代金融时间学列分析的发展提供了条件。1.1.1国内外研究现状1927年，英国统计学家G.U.Yule(1871-1951)提出自回归(autoregressive，AR)模型。之后，英国数学家、天文学家G.T.Walker在分析大气规律时使用了滑动平均(movingaverage，MA)模型和自回归滑动平均(autoregressivemovingaverage，ARMA)模型。这些模型奠定了时间序列时域

8、分析方法的基础。1970年，博克斯(Box)、詹金斯(Jenkins)出版了《时间序列分析、预测和控制》一书，书中系统地提出了ARMA模型的一系列理论，从此拉开了现代金融时间序列研究的大幕。在书中，Box和Jenkins总结了前人的研究基础，并且系统地阐述了对求和自回归滑动平均(autoregressiveintegratedmo