Eviews中实现ARIMA模型并进行预测

声明:本人也在学习的过程中，如有不对可以批评指正哦！

问题: 以2015年1月5日到2022年4月1日上证指数的日收盘价，研究新冠疫情对股市的影响本文

数据的选择及变化趋势图
为了研究需要，本文选取了新型冠状病毒肺炎第一次在武汉爆发前后3个月的上证指数日收盘价数据，具体为2019年10月8日至2020年4月20日。其中ARIMA模型使用2019年10月8日至2020年1月20日的数据建立，并进行后期预测。

由图可知，在疫情开始前的三个月内上证指数的波动具有一定的趋势性，因此可以大致判断样本数据是不平稳的。

ARIMA 模型的建立
为了准确判断原始序列是否平稳，进一步对原始数据绘制序列的自相关和偏自相关分析图，如下图所示：

由图 3可见，序列的样本自相关并没有快速地落入置信区间，因此原始样本是不平稳的。对其做一阶差分后的序列的单位根检验结果如下表：

由表可知，一阶差分后的数据已经通过的单位根检验具有平稳性。

由上图可见 dclose 具有平稳性且在均值 0 附近上下波动。在不断尝试ARIMA 模型中的 p、q 值后，得出当 p 和 q 均取 2 时，模型的系数具有显著性并且模型也比较平稳。模型的系数和平稳性如下表和图所示：

由单位根基本落在圆内，因此ARIMA(2,1,2)模型基本稳定，且模型的表达式及系数如下图：

预测
将此模型用于后三个月的预测，可得 closef，将其与 close 以组的形式打开，并绘制两组数据的变化趋势图：

从上图可知，上证指数前三月具有上升的趋势，若没有本次疫情，则它在之后的三个月也将有整体上升的趋势。由于疫情这种突发事件的影响，其短期的下降趋势非常明显，因此疫情对股市的有着很大的冲击。

Eviews中实现ARIMA模型并进行预测相关推荐

arima模型python_Python中的Arima模型进行温度预测
arima模型python Time Series forecasting is one of the most in-demand techniques of data science, be it ...
ARIMA模型进行销售数据预测
ARIMA模型的预测分为以下几部分 1.导入相关库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt imp ...
Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...
Python实现时间序列中的ARIMA模型(学习笔记)
文章目录 ARIMA模型 AR MA模型 ARMA模型基本步骤平稳检验数据差分 ACF和PACF ACF PACF 代码实现本篇文章仅为学习笔记,阅读本文章您很难获得收获.
【关于时间序列的ML】项目 9 ：机器学习中的 ARIMA 模型
R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列
"预测非常困难,特别是关于未来".丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr),最近我们被要求撰写关于arima的研究报告,包括一些图形和统计输出. 很多人都会看到这句名言.预 ...
Python通过ARIMA模型进行时间序列分析预测
ARIMA模型预测时间序列分析预测就是在已有的和时间有关的数据序列的基础上构建其数据模型并预测其未来的数据,例如航空公司的一年内每日乘客数量.某个地区的人流量,这些数据往往具有周期性的规律.如下图所 ...
r语言 python 股票_R语言使用ARIMA模型预测股票收益
原文链接:http://tecdat.cn/?p=2831 "预测非常困难,特别是关于未来".丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr) 很多人都会看到这句名言.预测是这篇博 ...
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测. 相关视频该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过 ...

Eviews中实现ARIMA模型并进行预测

Eviews中实现ARIMA模型并进行预测相关推荐

最新文章

热门文章