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股票涨跌影响因素的典型相关分析及回归预测 毕业论文+任务书+开题报告+文献综述+外文翻译及原文
文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

股票涨跌影响因素的典型相关分析及回归预测

【摘要】  随着中国经济的发展,人们的生活逐渐的在变好,人们手中的闲钱也逐渐在变多,许多人会选择去投资理财而不是存银行。股票作为大众化的投资受到了许多人的亲睐。而股票投资又是一门学问需要我们不断去学习。因此,通过数据去分析影响股票涨跌的因素和对股票进行预测显得很有必要。本文通过典型相关模型定量的分析股票各因素的影响程度,并选择龙洲股份股票进行实例分析,得出影响最大的因素。最后把影响最大的因素的数据单独拿出来,把影响最大的因素作为输入变量建立动态回归模型来进行拟合和预测,给投资者提供投资参考。

【关键词】  股票涨跌,典型相关,回归模型,预测,


Canonical Correlation Analysis and Regression Prediction    of Influencing Factors of Stock Change

【Abstract】   With the development of China's economy, the life of people gradually is better, extra money in the hand of the people are gradually increasing, many people choose to invest money rather than deposit it in bank. As a popular investment, stock has been the favor of many people, the stock investment is a subject that we need to learn constantly. Therefore, through the data to analyze the factors that affect the stock ups and downs and the stock forecast is necessary. In this paper, we made a research of many factors in stock via typical correlative model, and select the prize of Longzhou stock case analysis, acquire the most influential factors. Finally, the most influential factors out of the data alone, the biggest influential factors as input variables to establish dynamic regression model to fit and forecast, to provide investors with investment reference.

【Key Words】   Stock ups and downs,Typical correlation,Regression model,Prediction,


目 录

1 绪 论

1.1 选题的背景和意义

1.2 国内外研究现状及发展趋势

1.2.1 国外的研究现状

1.2.2 国内的研究现状

1.3 研究思路及研究方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.4 研究框架

1.5 研究重难点

2 典型相关分析概述

2.1 典型相关分析的基本原理

2.2 典型相关分析思路

2.2.1 确定典型相关分析

2.2.2 确定典型相关系数及其显著性检验

2.2.3 确定典型相关变量

2.2.4 典型载荷系数

2.2.5 典型冗余分析

3 典型相关分析对股票涨跌影响因素的实证分析

3.1 研究变量的选择

3.1.1 因变量的选择

3.1.2 自变量的选择

3.2 数据来源及得到变量数据

3.3 建模以及结果分析

3.3.1 自变量组和因变量组的相关性分析

3.3.2 典型相关系数以及其显著性检验

3.3.3 典型变量

3.3.4 典型结构分析

3.3.5 典型冗余分析

3.3.6 小结

4 ARIMAX模型的概述及对股票价格预测的应用

4.1 ARIMAX模型理论知识

4.2 ARIMAX模型的建模过程

4.3 ARIMAX模型及其对股票价格的应用

4.3.1 数据来源以及白噪声和平稳性检验

4.3.2 对序列x建立ARMA模型

4.3.3 对序列y建立ARMA模型

4.3.4 考察序列间的互相关系数以确定动态回归模型的结构:

4.3.5 最终模型的建立

4.3.6 ARIMAX的事后检验和对比

5 结论

参考文献

附 录

附录A 做典型相关分析数据

附录B 动态回归模型数据

致 谢



表目录

表3.1 因变量组的部分数据列表

表3.2 变量组的部分数据列表

表3.3 自变量组与因变量组的相关系数

表3.4 典型相关分析以及其显著性检验

表3.5 典型变量

表3.6 原始变量与其相应的典型变量之间的相关系数

表3.7 原始变量与其对立的典型变量之间的相关系数

表3.8 典型冗余分析

表4.1 序列x和序列y的白噪声检验

表4.2 序列x与序列y的平稳性分析

表4.3 输入变量的参数检验

表4.4 输入变量的模型显著性检验

表4.5 输出序列的参数检验

表4.6 输出序列的模型显著性检验

表4.7 的互相关系数表

表4.8 序列x和序列y的互相关系数表

表4.9 残差序列的白噪声检验 17

表4.10 回归残差序列自相关系数和偏自相关系数表

表4.11 模型参数估计 18

表4.12 残差序列的白噪声检验..............................................................18

表4.13 股票价格部分原数据和数据的预测结果........................................19

表4.14 2种方法的预测值..............................................................................19















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