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    基于Eviews上證綜合指數(shù)預(yù)測(cè)

    2016-12-05 16:12葉鵬馬成浩
    時(shí)代金融 2016年29期

    葉鵬+馬成浩

    【摘要】本文采用自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA),選取上證綜合指數(shù)2000年1月28日至2015年10月30日單月收盤數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測(cè),并以2015年11月和12月數(shù)據(jù)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果,結(jié)果顯示ARIMA(11,1,11)模型對(duì)上證綜合指數(shù)有較好的預(yù)測(cè)性,為投資者在股票市場(chǎng)的投資提供了有效參考。

    【關(guān)鍵詞】指數(shù)預(yù)測(cè) ?時(shí)間序列 ?ARIMA模型

    一、模型構(gòu)建

    (一)樣本選取

    本文選用上證指數(shù)時(shí)間跨度為2000年1月28日至2015年10月30日的月份數(shù)據(jù),剔除節(jié)假日和個(gè)別不交易的數(shù)據(jù),樣本容量為191。其中,選取2015年11月上證指數(shù)收盤價(jià)作為模型預(yù)測(cè)的估計(jì)量,所有交易數(shù)據(jù)來源于同花順官方網(wǎng)站。

    (二)數(shù)據(jù)處理

    由于上證指數(shù)數(shù)據(jù)較大,故本文通過對(duì)數(shù)化處理得出上證指數(shù)的收益率LNXt=lnXt,式中Xt為第t個(gè)交易日上證指數(shù)的月收盤價(jià),LNXt表示上證指數(shù)在第t個(gè)交易日的收益率。

    (三)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    一般而言時(shí)間序列數(shù)據(jù)都具有某種趨勢(shì),是非平穩(wěn)的,用單位根檢驗(yàn)方法(ADF檢驗(yàn))可驗(yàn)其平穩(wěn)性,本文用單位根檢驗(yàn)的三種設(shè)定形式分別檢驗(yàn)上證指數(shù)的平穩(wěn)性。

    模型1:

    模型2:

    模型3:

    表1 上證收益率LNX的ADF檢驗(yàn)結(jié)果表

    由表1可以看出,無論在哪一種模型形式下,上證指數(shù)收益率序列LNX非平穩(wěn),無法對(duì)其建立ARIMA模型。

    為了得到平穩(wěn)的收益率序列,對(duì)其進(jìn)行一階差分得D(LNXt)=LNXt-LNXt-1。

    對(duì)差分序列DLNX進(jìn)行ADF檢驗(yàn)(表2),上證指數(shù)收益率1階差分序列通過了ADF檢驗(yàn),該序列是平穩(wěn)的,ARIMA模型中滯后階數(shù)d=1,可對(duì)DLNX建立ARIMA模型。

    表2 DLNX的ADF檢驗(yàn)結(jié)果表

    (四)模型估計(jì)

    作收益率1階差分后滯后20期的自相關(guān)——偏自相關(guān)圖,發(fā)現(xiàn)收益率1階差分后的序列自相關(guān)圖是截尾的,偏自相關(guān)圖是截尾的,對(duì)收益率差分序列建立ARIMA模型,估計(jì)結(jié)果如表3。

    表3 ARIMA(11,1,11)估計(jì)結(jié)果

    估計(jì)方程:

    ARIMA(11,1,11)模型參數(shù)在10%的水平下都是顯著的,其中,AR(11)和MA(11)在1%顯著性水平在顯著,常數(shù)項(xiàng)在10%顯著性水平下顯著,AR特征根0.96和MA特征根0.99都在單位圓之內(nèi),是平穩(wěn)的。

    (五)模型診斷

    對(duì)模型ARIMA(11,1,11)殘差進(jìn)行檢驗(yàn),得到殘差單位根檢驗(yàn)結(jié)果(表4)。殘差通過了ADF單位根檢驗(yàn),故殘差序列是白噪聲。

    表4 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果表

    二、樣本外預(yù)測(cè)

    本文采用靜態(tài)預(yù)測(cè),依據(jù)模型對(duì)上證指數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果見表5。

    表5 上證指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果

    三、結(jié)論

    本文利用ARIMA模型對(duì)上證指數(shù)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),真實(shí)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比情況見表5,預(yù)測(cè)結(jié)果在允許的誤差內(nèi),從而ARIMA(11,1,11)模型對(duì)大盤指數(shù)有較好的預(yù)測(cè)性。選取的月度數(shù)據(jù)未包含一個(gè)月內(nèi)影響指數(shù)變動(dòng)的諸多因素,故有一定的誤差。此模型對(duì)大盤走勢(shì)進(jìn)行的短期預(yù)測(cè),可為投資者提供一定的投資決策依據(jù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉云.ARIMA對(duì)我國上證指數(shù)的預(yù)測(cè)研究[J],現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2012(16).

    [2]柯文泉.ARIMA模型在上證指數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J],現(xiàn)代商業(yè),2008(13).

    作者簡介:葉鵬(1995-),男,漢族,遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院本科生,研究方向:金融學(xué);馬成浩(1994-),男,漢族,遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院本科生,研究方向:金融學(xué)。

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