【摘 要】
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金融市场上的时间序列数据蕴含了历史信息,可以揭示系统的运行规律。研究者们可以采用常见的时间序列分析模型,借助Eviews等工具,对以往的金融数据(如股价)进行研究,探寻其规
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金融市场上的时间序列数据蕴含了历史信息,可以揭示系统的运行规律。研究者们可以采用常见的时间序列分析模型,借助Eviews等工具,对以往的金融数据(如股价)进行研究,探寻其规律,并运用于未来走势的短期预测。选取工商银行(601398)的股票日开盘价(2018月2月14日至2019年2月14日)序列,进行一阶差分使数据平稳,之后运用ARMA模型对未来三天的开盘价(2019年2月15日至2019年2月19日)进行预测。将预测结果与真实值对比后发现预测结果较为准确,误差较小,说明ARMA模型适合于股价短期预测,进
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