基于时间序列分析的股票价格预测

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中文摘要：提前预知股票价格的波动可以帮助股票交易者做出更好的投资决策,所以股票交易者希望有办法来预测股票价格的波动.好的模型预测能够使投资者对股票的价格波动有更加深刻的认识.本文需要对亚马逊的股票完成预测,为了完成预测我们应用自回归和滑动平均的方法,对收盘价时间序列数据做出分析,并选择做出适当的差分,找到相对较优的ARIMA模型,完成对模型的参数估计,检验模型的合理性,并通过Q-Q图进行残差正态性检验,进而完成对股票收盘价的预测.

作者：

杨思桐

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作者单位：

广东财经大学广东广州 510000

关键词：

ARIMA模型股票预测

出版年：

2020

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ISSN：

年,卷(期)：2020.(13)