王贺

摘要：针对股票市场的波动性，建立并健全一套股票市场的分析预测体系成为了证券能够平稳交易的关键。本文基于时间序列分析，建立了相关的ARMA模型和预测模型，从而提供给客户更加合理的选股方案并结合国内市场具体情况提出了具体的建议和计算方法。

关键词：股票、时间序列模型、ARMA模型、最佳方案

0 引言

股票作为一种凭证，一种所有权公认的凭证，所有的公司进行发行股票的目的都是为了给公司筹集资金，也提供给股民相应的报酬[1]。由于我国资本市场的发展和证券贸易额的增长，近年来对证券市场的投资有所增加。从而导致市场的价格急剧波动[4]，所以证券市场中市场价格是最重要的特性。因此，必须研究证券市场变动的规则性从而提供给相应投资者、监管机构、上市企业以相关的投资依据[2]。

1 时间序列模型准备

时间序列可分为三类：

（1）纯随机序列[5]：若随机的一个时间序列具有其对应的零均值和方差，而且不存在序列相关，则称该序列是一个纯随机过程

（2）稳态非白色噪声序列：为了拟合这种序列，我们有一个成熟的模型来适合这个系列的开发，比如AR、MA、ARMA等。

（3）平稳序列：拟合这种序列的一般方法是根据稳定序列的拟合算法将其转换为稳定序列。

时间系列分为绝对数以及相对数时间序列。在绝对数时间序列中，反映了某种现象的发生结果，即显影过程的总量。增加了不同周期的观测值，结果显示了长期活动量的总量。……