基于GM(1,1)的ARIMA股价预测模型及其应用任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

把握股票发展的规律并对股票价格走向进行研究是无数股民、政府相关人员热切关切的课题。本文将结合时间序列预测模型和灰色预测模型的优点,建立两种模型的组合模型,从而进一步更好地对股价的发展趋势进行预测,挖掘出股价数据中蕴含的规律,为广大股民的投资提供建议,并对市场管理者制定管理规划提供依据。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

本文首先介绍了股价预测模型的背景、理论意义以及国内外研究现状。其次简单介绍了股价预测模型中两个常用的模型:时间序列预测模型和灰色预测模型的预备知识。然后,在总结两个模型的基础之上,结合两个模型的优点,建立了将时间序列和灰色预测相结合的股价预测模型。最后,以亿利洁能股票为例,研究其在2015年4月1日至2016年4月1日的日收盘价的变动规律,并对其发展趋势进行了预测,进一步验证基于灰色与时序的组合模型(GM-ARIMA模型)能够更好地对数据序列进行拟合,且具有良好的预测性能。

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3. 主要参考文献

[1]郝博乾. 基于时间序列分析的股票预测模型研究[D].电子科技大学,2011.

[2]赵国顺. 基于时间序列分析的股票价格趋势预测研究[D].厦门大学,2009.

[3]尤作军. 时间序列分析在股票中的研究与应用[D]. 沈阳工业大学, 2014

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