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中文摘要：
目的基于ARMA模型的基本理论,建立合理的ARMA模型,以上证综合指数为例对股票价格进行拟合预测和实证分析。方法首先,利用Eviews软件对原始数据序列进行单位根检验,判断原始数据序列是否具有平稳性;若非平稳,则需对原始序列作一阶差分处理,再次检验差分后序列的平稳性;其次,用自相关图与偏自相关图识别序列的模型形式对已识别的ARIMA(2,1,2)模型进行参数估计,包括估计模型的系数及判别模型的阶数;最后,运用所建立的模型对上证综合指数日收盘价进行高精度拟合预测。结果结果表明原始数据序列是非平稳性序列,但一阶差分后的序列是平稳的;模型的残差检验显示ARIMA(2,1,2)模型是有效的,预测下一个工作日上证综合指数每日收盘价的价格是3 642.47,与实际值相差较小,说明所建立的ARMA模型具有一定的准确性。结论 ARMA模型比较适合于进行短期预测,同时结合Eviews软件可以使得计算过程变得简便、准确。研究上证综合指数日收盘价的短期变动情况对预测股价未来趋势和制定投资策略具有现实意义,能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。
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