基于時間序列模型的上證指數(shù)擬合度比較分析研究.pdf

1、對于股票價格時間序列預(yù)測研究的必要性已經(jīng)成為實(shí)務(wù)界和學(xué)術(shù)界的普遍共識,但是股票價格時間序列本身具有復(fù)雜性、多樣性和善變性,并且有許多因素在在影響著股票的變化,由于這些影響股市的因素,有些可以度量,有些卻難以度量,因此很難將所有的因素都通過計算量化評價從而進(jìn)行科學(xué)研究的計算和評價?，F(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)對于股票市場的研究存在的問題是往往看重樣本內(nèi)的擬合效果,研究優(yōu)化各種模型從而達(dá)到對樣本內(nèi)數(shù)據(jù)的完美的回歸,而對樣本內(nèi)擬合精度的日益嚴(yán)格要求往往使得人們

2、忽略了研究模型的魯棒性,無法將樣本內(nèi)優(yōu)異的擬合度推廣到樣本外,尤其是面對股票市場長期走勢不斷出現(xiàn)的突變,不具有快速的反應(yīng)能力,樣本內(nèi)外的擬合度相差過大反而使預(yù)測不具有實(shí)用性和前瞻性。而本文試圖在對傳統(tǒng)以及現(xiàn)代一些流行的統(tǒng)計模型進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上選擇出樣本內(nèi)樣本外擬合度誤差最小,且長期表現(xiàn)更為穩(wěn)定的模型,使預(yù)測更具實(shí)用性。
　　目前對股票價格的分析和預(yù)測盡管有大量的分析工具和模型,但總的大類可以分為基本面分析,技術(shù)分析和統(tǒng)計類分析

3、,而本文將要討論的就是其中的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計類分析。事實(shí)上,60年前就已經(jīng)出現(xiàn)有關(guān)股票價格的時間序列預(yù)測研究,但因?yàn)橛绊懝善眱r格的因素多變復(fù)雜且難以定義,每個人的理解和運(yùn)用都不同,因此對應(yīng)而使用的時間序列預(yù)測方法也多種多樣,但總體來看可以分成兩大類:第一類是較為傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法,包括AR, MA, ARMA, ARIMA, ARCH和GARCH等,以及其后在其基礎(chǔ)上衍生的統(tǒng)計方法包括本文將會采用的狀態(tài)空間模型,而另一類是近幾年來普遍流行的以人工

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為代表的計算智能方法。本文通過分別回顧并總結(jié)迄今為止現(xiàn)有的關(guān)于股票價格時間序列預(yù)測的兩大類方法,并進(jìn)而基于現(xiàn)有的關(guān)于股票價格時間序列預(yù)測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行現(xiàn)有研究的評述,指出當(dāng)前研究存在的問題,并對1998年以來的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,對AR, ARMA,狀態(tài)空間模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行固定模型下的滾動預(yù)測和滾動更新模型下的滾動預(yù)測兩種實(shí)證分析,論文在對四種模型進(jìn)行擬合度的比較后得出簡單模型的擬合情況雖然在短期內(nèi)較差