股票为什么可以用时间序列预测|SPSS进行季节性分解

一、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。
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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。
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 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~

二、SPSS进行季节性分解

使用1998年-2007年我国的月度社会商品零售额（sale.xls）。
要求使用前9年的数据建立模型预测2007年的月度数值，并根据2007年的实际值和预测值分析预测效果。
要求：（1）计算该时间序列的季节指数（乘法模型）。
（2）使用时间序列的分解模型进行预测。
（3）使用指数平滑方法对该序列进行预测。
（4）使用季节ARIMA模型进行预测（本题为选做）。

三、股票投资分析的基本方法有哪些？

先确定你要投资哪一类股票。
因为别人不知道你的投资方向。
股票小白，不要急于投入资金。
想好了要投资哪一类股票，可以关注一下股票市场的指数基金。
比如50指数基金，100指数基金，180指数基金，300指数基金。
这些指数基金涵盖的股票范围不同，选一个与你投资范围接近的指数基金。
逐步的买入。

四、使用ARIMA模型时间序列分析，怎么进行预测未来的趋势

建立模型之后点击forecast

五、arima模型适用于财务管理方面吗

全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项；
 MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

参考文档