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      基于AR模型的上證A股指數(shù)回報率實證分析

      2016-03-11 12:03:53吳榮亮
      2016年3期

      作者簡介:吳榮亮(1989.12-),男,漢,廣西桂林,碩士,四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,研究方向:金融分析。

      摘要:運用AR模型對上海A股指數(shù)回報率進(jìn)行研究,通過時序圖和DF平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果模型階數(shù),觀察數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和偏相關(guān)性,并建立相應(yīng)的AR(p)模型,運用模型對未來的指數(shù)回報率進(jìn)行預(yù)測。

      關(guān)鍵詞:AR模型;自相關(guān)性;偏相關(guān)性;模型預(yù)測

      股市預(yù)測是許多投資者關(guān)注的焦點問題,要想在金融市場上投資,就必須時刻關(guān)注金融市場把握市場的走向。對時間序列進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)事物變化規(guī)律,預(yù)測失誤未來發(fā)展趨勢。在所有的預(yù)測模型中,自回歸模型是作為預(yù)測的標(biāo)桿,用來評價其他各類模型所做的預(yù)測效果是否精確。通常來說,可將常用的隨機事序列分析方法分為兩類:一是平穩(wěn)時間序列分析;二是非平穩(wěn)時間序列分析。平穩(wěn)時間序列模型主要包括AR模型、MA模型、ARMA模型等;非平穩(wěn)時間序列模型主要包括ARIMA模型和季節(jié)模型兩大類。而AR模型、MA模型、ARMA模型可視為ARIMA模型的特例。

      ARIMA模型是時間序列分析的基本模型,在經(jīng)濟(jì)預(yù)測過程中,既考慮了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在時間序列上的依存性,也考慮了隨機波動的干擾性,對經(jīng)濟(jì)運行短期趨勢的預(yù)測精度較高。

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