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    基于ARIMA模型對平安銀行股票價(jià)格的分析與預(yù)測

    2015-05-30 09:03:20陳皓宋博朱慧芳趙旺果
    2015年17期
    關(guān)鍵詞:股票價(jià)格預(yù)測模型

    陳皓 宋博 朱慧芳 趙旺果

    摘要:本文運(yùn)用時(shí)間序列分析方法中ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測,對平安銀行股票歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,推斷出未來趨勢。從而一定程度的為投資者提供短期指導(dǎo)。

    關(guān)鍵詞:ARIMA;模型;股票價(jià)格;預(yù)測

    一、引言

    利率波動(dòng)、收益率變化以及匯率的變化通常都是時(shí)間序列,但經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列與橫截面數(shù)據(jù)不同,存在重復(fù)抽樣情況,它是一個(gè)隨機(jī)事件的唯一記錄,且過程不可重復(fù),橫截面數(shù)據(jù)中的隨機(jī)變量能方便地通過其均值、方差或數(shù)據(jù)概率分布加以描述,但是時(shí)間序列中這種描述很不清楚,這就需要用一些特定的計(jì)量方法和手段,對其變化規(guī)律進(jìn)行分析。

    時(shí)間序列分析的基本思想是通過時(shí)間序列歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,并向未來延伸,進(jìn)而針對該現(xiàn)象的未來做預(yù)測。ARIMA模型是在ARMA模型基礎(chǔ)上發(fā)展出來的,而ARMA模型在時(shí)間序列分析中發(fā)展的相當(dāng)成熟,已被廣泛應(yīng)用。目前ARMA模型常用于擬合平穩(wěn)序列,在金融及股票領(lǐng)域尤為重要。本文運(yùn)用ARIMA模型,結(jié)合平安銀行股票歷史開盤價(jià)的數(shù)據(jù)來建立模型,預(yù)測了平安銀行股票未來幾天的開盤價(jià),進(jìn)而推斷它未來的趨勢。

    二、ARIMA模型的理論介紹

    (一)ARMA模型

    一般的ARMA模型的形式表示為:

    xt=0+1xt-1+…+pxt-p+εt-θ1εt-1-…-θqεt-q

    {εt}是白噪聲序列,具有有限均值和方差的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列。p代表自回歸成分的階數(shù),q代表移動(dòng)平均成分的階數(shù),1,2,…,p是自回歸系數(shù),也稱記憶系數(shù),描述了滯后性對當(dāng)期的影響程度,θ1,θ2,…,θq為移動(dòng)平均系數(shù)。對于AR(p)和MA(q)只是ARMA(p,q)的一種特例,當(dāng)p=0時(shí),ARMA(p,q)= MA(q),當(dāng)q=0時(shí),ARMA(p,q)= AR(p)。

    ARMA模型是針對平穩(wěn)序列,需對其進(jìn)行處理,產(chǎn)生一個(gè)平穩(wěn)的新序列,才可以使用。常用的方法為對非平穩(wěn)序列進(jìn)行對數(shù)處理后差分產(chǎn)生平穩(wěn)序列,此時(shí)引入自回歸求和移動(dòng)平均模型,記為ARIMA(p,d,q),模型方程為:

    (1-B)d(1-1B-…-pBp)xt=(1-θ1B-…-θqBq)εt(2)

    其中B為滯后因子,滿足Bxt=xt-1,Bpxt=xt-p。

    (二)時(shí)間序列分析的工具和方法

    1. ARMA(p,q)模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法:ADF檢驗(yàn)

    ADF檢驗(yàn)的思想是:對于序列{xt}有Δxt=ct+βxt-1+∑p-1i=1γiΔxt-i+εi,其中ct為時(shí)間t的確定性函數(shù),構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量ADF=β∧β∧的標(biāo)準(zhǔn)差,β∧為β的估計(jì)量,然后再查ADF臨界表,看是否拒接原假設(shè)β=0,若統(tǒng)計(jì)量ADF的絕對值大于ADF臨界值的絕對值,則認(rèn)為時(shí)間序列是平穩(wěn)的,否則是非平穩(wěn)的,對于非平穩(wěn)時(shí)間序列是不能用ARMA模型的,這時(shí)候就要通過其他的變換處理使得到的序列是平穩(wěn)時(shí)間序列。

    2. ARIMA模型的定階方法

    對于不平穩(wěn)的序列我們不能直接建立ARMA模型,需要差分之后使得序列平穩(wěn),若d階差分之后序列平穩(wěn)了則可以使用ARMA模型,ARIMA模型主要有兩種定階方法:自相關(guān)、偏自相關(guān)函數(shù)定階法和AIC準(zhǔn)則。一般AIC準(zhǔn)則確定模型的階數(shù),當(dāng)p,d,q使得AIC達(dá)到最小時(shí),則p,d,q是模型最佳階數(shù)。

    三、對平安銀行股票的日開盤價(jià)進(jìn)行實(shí)證分析及預(yù)測

    本文數(shù)據(jù)選取的是平安銀行股票2015年1月5號(hào)到2015年6月10號(hào)106個(gè)日開盤價(jià)樣本,基于ARIMA模型對日開盤價(jià)進(jìn)行擬合并預(yù)測,最后在與實(shí)際開盤價(jià)做對比并分析。在eviews7軟件下運(yùn)行模型。

    (一)平穩(wěn)性處理

    由于股市的波動(dòng)一般都比較大,開盤價(jià)基本都是非平穩(wěn)的。

    對日開盤價(jià)進(jìn)行一階差分處理,得到差分之后的序列圖,差分之后的序列明顯在零附近波動(dòng),可以猜想差分之后的序列是平穩(wěn)的。

    對差分之后的序列平穩(wěn)性進(jìn)行ADF檢驗(yàn),ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示,ADF的值小于1%的臨界值,而且P值也接近于0,說明一階差分之后的序列是平穩(wěn)的。

    (二)模型的選取及定階

    如圖4,自相關(guān)和偏自相關(guān)均無明顯截尾性,因此使用ARIMA模型,由結(jié)果看出在3階的時(shí)候自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)超過了2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍,所以在這里選取了9中模型進(jìn)行嘗試,分別為ARMA(3,1,3),ARMA(2,1,3),ARMA(1,1,3),ARMA(3,1,2),ARMA(3,1,1),ARMA(3,1,3),ARMA((2,3),1,3),ARMA(3,1,(2,3)),ARMA((2,3),1,(2,3))。最后根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量和AIC信息準(zhǔn)則這兩項(xiàng)指標(biāo)來判斷模型ARMA(3,1,3)是最好的各系數(shù)顯著通過檢驗(yàn),且AIC值最小。對ARMA(3,1,3)的估計(jì)結(jié)果分析計(jì)算,根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果寫出模型表達(dá)式:

    (1-B)(1+0.91B-0.69B2-0.63B3)KPJt=0.03+(1+093B-0.92B2-0.94B3)εt

    其中B為滯后因子,εt為殘差項(xiàng)。

    (三)對殘差進(jìn)行檢驗(yàn)

    參數(shù)估計(jì)后,需對殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn),若殘差不是白噪聲序列,說明殘差中還有有用信息未被提取,需進(jìn)一步改進(jìn)模型,若殘差序列相關(guān)系數(shù)落入2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),則表示殘差序列已是純隨機(jī)的,即表明模型已符合要求。通過eviews7對殘差序列檢驗(yàn)。結(jié)果顯示最右側(cè)p值都大于0。05,說明所有Q值都小于檢驗(yàn)水平為0。也就是說已建立的模型的隨機(jī)隨機(jī)誤差項(xiàng)是白噪聲序列,因此模型合適。

    (四)對開盤價(jià)進(jìn)行預(yù)測

    下面用前面已經(jīng)建立的ARIMA(3,1,3)模型對平安銀行股票日開盤價(jià)進(jìn)行預(yù)測,由于股票價(jià)格波動(dòng)較大,因此短期內(nèi)預(yù)測是有用的,而長期預(yù)測就會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。所以本文只對股票開盤價(jià)進(jìn)行短期預(yù)測,預(yù)測2015年6月11日,12日和15日的日開盤價(jià),結(jié)果如下:2015年6月11日:開盤價(jià)預(yù)測值為16.77,開盤價(jià)實(shí)際值為16.68,預(yù)測誤差為0.09;2015年6月12日:開盤價(jià)預(yù)測值為16.74,開盤價(jià)實(shí)際值為16.48,預(yù)測誤差為0.26;2015年6月15日:開盤價(jià)預(yù)測值為16.60,開盤價(jià)實(shí)際值為16.53,預(yù)測誤差為0.07。

    可知預(yù)測的2015年6月11日、12日及15日的開盤價(jià)分別為16。77元,16。74元和16。60元,與實(shí)際值之間相差0。09元、0。26元和0。07元,差誤相對較小,進(jìn)一步說明了所建立的模型是準(zhǔn)確的,因此對平安銀行股票日開盤價(jià)有很好的預(yù)測意義。

    四、結(jié)論

    在描述股票市場價(jià)格波動(dòng)特征方面,ARIMA模型有一定借鑒性,在一定程度上擬和預(yù)測結(jié)果能代表股價(jià)走勢。值得注意的是,它僅僅在短期趨勢預(yù)測方面有一定可行性,對于長期趨勢以及突然上漲或下跌就會(huì)表現(xiàn)出局限性。股價(jià)與市場供求也有較大關(guān)系;從公司內(nèi)部因素來看受到以下幾方面的影響(1)公司的經(jīng)營狀況和盈利能力。這是影響股票價(jià)格最重要的基本因素。一個(gè)公司的經(jīng)營狀況良好、盈利能力強(qiáng),股價(jià)就會(huì)較穩(wěn)定且有良好上升空間;相反,人們對之預(yù)期不高股票價(jià)格難以上升。(2)上市公司的財(cái)務(wù)狀況。這是影響股價(jià)十分重要的原因。(3)經(jīng)濟(jì)周期、物價(jià)水平、政治因素等方面的影響。在面對各種不確定性的情況下找到一種合理的模型對其進(jìn)行預(yù)測,指導(dǎo)投資決策就先得尤為重要具有一定的實(shí)用價(jià)值。(作者單位:河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué))

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