时间序列影响股票价格分析方法
1. 怎样用时间序列预测股票走势
庄家分析方法是一种综合分析方法，不能单看图形，也要参考技术，还得注意股票的基本面和一些外围情况。
2. 影响股票价格的因素有那些
对于这个问题，很多人可能会从政策、资金、国际环境等等来找答案，这是不错的，尤其是政策因素的影响，永远是伴随着股市运行的；资金就更不用说了，有资金流入，股市当然上涨，流出即下跌了；国际环境——包括汇率、主要股票、期货市场价格变化、战争等等都会影响到国内股票市场。但是，很多人都忽视了重要的一点：股票市场具有它自身的运行规律！
股票的买和卖，其实就是买卖双方的心理博弈，成交价格是买卖双方的利益平衡点，所有的因素最终都通过买卖双方的心理反映到价格上来。所以，股票市场的运行是以市场信心为基础的。是市场心理的具体反映：低买高卖、快涨回调、急跌反抽，这都能解释为：市场上取得某种共识——平衡！虽然在股票市场中，不平衡是常态，但是偏离平衡太远了，它就要回归平衡，就象钟摆一样，这就是规律。所有的因素都在这个基础上发挥作用，你可以打破趋势的进程，但不可以改变趋势。这就是规律的作用！例如：上升趋势中，1996.12底由于沪市上涨过猛，中央发了个文件，造成连续三天大跌，绝大部分股票三天内以跌停收盘，但是市场该涨的还是要涨，不会因为政策因素而转向，97年上半年一直继续在涨；同样，在2242点以后，下降趋势出现后，政府也多次出台了救市政策，但是均未奏效，原因就是市场还没有回归到位！
简单而言，影响股票市场的因素既有基本面的因素，也有市场其本身的运行规律，有些时候基本面因素影响大一些，更多的时候规律所起的作用大一些。
对于大盘而言，高位容易形成头部，低位容易产生底部。
应该说，市场的高与低是相对的，原来的高位随着时间的推移会变成低位，同样，原来的低位也可以变成高位，但是在一个时间序列（一波牛市行情）里，高的就是高的，低的就是低的。有人要问：为什么不能创新高？问得好。资金停止流入了当然就不能创新高了。又问：资金为什么停止流入？答：因为觉得市场价格在高位，没有盈利空间。再问：如何判断市场在高位？答：市场心理影响到市场信心。
在股票市场上混的，都或多或少想从过去探知现在，从历史推导未来，那么，大盘的运行轨迹、时间、关键点位、支撑与压力等等，都会深深地影响着我们的思维，影响我们的判断，因为市场相信：历史会重演——只是以不同的方式而已，我们每个人都有自己的心理高位和低位，而主流意见就是真理。
头部因资金不再流入而形成，底部是资金流出萎缩而产生；头部与底部之间是趋势。
当空头趋势形成时，资金在流出，持币者是不会介入的，只有在资金流出枯竭时，也就是成交量萎缩时，资金才会大规模入市，并且一举扭转趋势。
确定多头趋势以后，在没有形成头部之前，它会继续上涨，资金会不断地流入。
需要明确一点是资金与趋势的关系。
资金在空头市场末期的流入，改变了市场的趋势，使之由下降转变为上升，由此看来，适乎是资金在主导着趋势。其实不然，市场不平衡是常态，在空头运行地极点后，市场已经具备反向修正的条件，资金乘势入场形成合力，趋势形成后又吸引更多的资金进来，将市场推高。如果资金是在多空平衡点上入场会怎么样呢？会形成盘整，也就吸引不了其他资金进来。所以说，资金和市场的关系是，两者互相影响，但是先有趋势后有资金。（这一点，在楼市也适用，政府总是以为房价高是抄家的缘故，其实房价不涨，谁去抄？）没有趋势肯定没有资金。
资金是影响股票市场涨跌的直接因素，但是，决定资金流入与流出的是市场信心。
人的心理活动影响了判断，判断决定了行为，行为又导致了后果。
如果觉得上面说的还有点道理的话，现在做个小测验。
1、假设你有一笔钱要投入股票市场，在综合了轨迹、时间、成交量等等历史因素后，你认为在什么点位介入比较保险？（安全第一，盈利第二原则）
2、如果觉得目前的点位是底部，那么现在的成交量是否已经达到萎缩的地步？也就是说：资金流出枯竭了！如果真的是，当然离底部不远，如果否，就慢慢地等吧。
3. 非平稳时间序列可以预测股票走势吗
一般把非平稳时间序列转化为平稳时间序列的方法是取n阶差分法。
比如举个例子，假设xt本身是不平稳的时间序列，如果xt~I(1) ，也就是说x的1阶差分是平稳序列。
那么 xt的1阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平稳的序列 这时dt=x(t-1)
如果xt~I(2)，就是说xt的2阶差分是平稳序列的话
xt的1n阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 这时xt的1阶差分依然不平稳，
那么 对xt的1阶差分再次差分后，
xt的2阶差分ddxt=dxt-dxt(t-1)便是平稳序列 这时dt=-x(t-1)-dxt(t-1)
n阶的话可以依次类推一下。
4. 时间序列在股市行情预测中的应用论文怎么写
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
5. 时间序列在股市有哪些应用
时间序列分析在股票市场中的应用 摘要 在现代金融浪潮的推动下，越来越多的人加入到股市，进行投资行为，以期得到丰厚的回报，这极大促进了股票市场的繁荣。
而在这种投资行为的背后，越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。 所谓股票预测是指：根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。
这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中，行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联，因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济数据。在股票市场上，时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测，为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。
6. 影响股票价格的因素有那些
原发布者：木木税
影响股票价格的主要因素供求关系股票市场何以与经济学息息相关，无疑是其价格的升跌无不由市场力量所推动。简单而言，即股票的价格是由供求关系的拉锯衍生而来，而买卖双方背后的理据，却无不环绕着大家各自对公司未来现金流的看法。基本上来说，股票所能产生的现金流可由公司派发股息时出现，但由于上市公司股票是自由买卖的，因此当投资者沽出股票时，便可得到非股息所带来的现金流，即沽售股票时，所收回的款项，倘若股票的需求（买方）大于供应（卖方），股价便会水涨船高，反之当股票的供应（卖方）多于需求（买方），股价便会一沉百踩。这个供求关系似是简单无比，但当中又有何许人能够准确预测这供求关系变化而获利呢？另外，坊间有不少投资者认为股价越大的公司，其规模就是越大，股价较小的公司，规模就越是细小，我可以在这里跟大家说：“这是错误的！”倘若甲公司发行股票100,000张，每股现值$20，即公司现时的市值为$2,000,000。而乙公司发行股票达400,000张，而每股现值$10，即乙公司的市值则为$4,000,000，可见纵使乙公司的股价较甲公司小，其市值却较甲公司大！公司盈利纵使影响公司股价的因素有芸芸众多，但“公司盈利”的影响因素却是大家不会忘记的。公司可以短期内出现亏损，但绝不可以长期如此，否则定以清盘结终。所有上市公司均有责任定期向公众交代是年的财政状况，因此投资者不难掌握有关公司的盈利状况，作为投资股票的参考。投资者的情绪大家可能主
7. 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
8. 如何用Arma模型做股票估计
时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一，它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律，并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型，被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法，然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性，并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取。
由于时间序列模型往往需要大样本，所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价，前后约三个月，共计60个样本，基本满足ARMA建模要求。
数据来源：大智慧股票分析软件导出的数据（股价趋势图如下）
从上图可看出有一定的趋势走向，应为非平稳过程，对其取对数lnS，再观察其平稳性。
2.数据平稳性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验，首先直接对数据平稳检验，没通过检验，即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验，也是一个非平稳过程，那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验，ADF检验结果如下，通过1%的显著检验，即数据一阶差分后平稳。
可以看出差分后，明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的，所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型，并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls，并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC，以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性，尝试用ARMA模型，具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型，根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型，可以得出相对应AIC 和 SC的值。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为：
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型，定阶和做参数估计后，还应对其残差序列进行检验，对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近，且Q值基本通过检验，残差不明显存在相关，即可认为残差中没有包含太多信息，模型拟合基本符合。
5.股价预测。利用以上得出的模型，然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差，但相比前期的涨跌趋势基本吻合，这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一，波动较大，这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点，其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述，ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题，可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件，可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面，为决策者提供决策指导和帮助。当然，由于金融时间序列的复杂性，很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期，将继续在这方面做出自己的摸索。