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文件名称:《大数据技术在财务中的应用》课件 6.6 利用时间序列,预测股价变动趋势1.pptx
文件大小:5.61 MB
总页数:12 页
更新时间:2025-11-21
总字数:约小于1千字
文档摘要
项目六创建财务初阶应用模型
任务六利用时间序列,预测股价变动趋势
时间序列定义时间序列是按时间顺序排列的数据点,如每日股价、每月销售额、每年利润。时间序列分析通过观察历史数据找出规律,预测未来数据。在财务分析中,时间序列可分析变化趋势、季节性规律和周期性波动。常用分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型。ARIMA模型结合自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA),适用于非平稳时间序列预测。
自回归模型(AR)??
滑动平均模型(MA)??
ARMA模型??
ARMA模型的应用条件①平稳性ARMA模型要求:时间序列需平稳,即均值和方差等统计特性不随时间改变。平稳性示例:如某