中信证券2008-2013年开盘价格月数据分析.docx

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1、《课程论文》论文名称中信证券2008-2013年开盘价格月数据分析姓名王晓辉学号036班级2011统计学指导老师符学忠中信证券2008-2013年开盘价格月数据分析证券价格的分析对投资者来说具有重要的意义。了解了价格的动向有利于他们做出正确的抉择。因此我们对证券的价格进行分析，建立时间序列模型。本文采用SAS进行分析。一、中信证券2008-2013年开盘价格月数据二、对原始数据进行分析。设这60个数据为xt，作xt关于时间t的图形如下：图1可以看出该时间序列为非平稳时间序列，对该时间序列作一阶差分，形成的时间序列为y，作y关于时间t的图形，sas程序为图2，图

2、形为图3，如下：图2图3由图3可得中信证券开盘价格经过一阶差分后，基本为平稳的时间序列。三、模型识别与模型的建立。对差分后的时间序列y建立ARMA模型，首先对模型进行识别，识别程序如图4：图4得到y的自相关图和偏自相关图如下：图5自相关图图6偏自相关图由图5、图6可得：差分后的序列自相关系数和偏自相关系数都在急剧减小，说明差分后的序列是平稳的。对差分后的序列进行模型估计，程序如图4。模型一：AR（1）结果如图7：图7参数估计通过了显著性检验，说明参数显著不为0，BIC=414.0535模型二：ARMA（1，1）图8模型参数也通过显著性检验，BIC=409.71

3、模型三：ARMA（1,2）图9参数都通过了显著性检验，BIC=407,3534模型四：MA（1）图10MA（1）模型的参数估计没有通过显著性检验，说明该模型是适合。模型五：ARMA（2，1）图11该模型参数估计都通过了显著性检验，BIC=408.506模型六：ARMA（2,2）图12由图12得模型通过了显著性检验，BIC=409.5347模型七：AR（2）图13该模型中有参数未能通过显著性检验，所以该模型不合适。模型八：MA（2）图14该模型中有参数的估计检验不显著，所以该模型不适合。上面8个模型中，其中MA（2）、AR（2）、MA（1）模型有参数未能通过显著

4、性检验，所以是不适合的。另外几个模型参数通过显著性检验，它们中模型ARMA（1,2）的BIC最小，所以ARMA（1,2）最合适。得到的如图15图15模型的参数估计结果用后移算子表示如下：（1-0.97914B）Yt=1-0.95365B+0.33862B2at-0.408四、模型的适应性检验。ARMA（1,2）的适应性检验如图16,图16可以看出p值都大于置信水平0.05，所以接受at的相关函数都为0的原假设，说明该模型是适合的。对差分后的序列进行ARCH检验如下图：图17由上图可得接受时间序列不存在r阶ARCH效应，所以不需要建立ARCh模型。五、模型的预测

5、。对中信证券开盘价格差分序列30个月进行预测结果如图18所示：图18可见未来30个月中信证券的差分序列是稳定的，但差分序列为负值，说明未来30个月中，中信证券的价格将会稳定的下跌。