谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文!

1. 谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文!

　　利用ARIMA模型进行卷烟销售预测
　　时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。

　　ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。为了提高卷烟销售预测准确性，笔者提出了一个基于ARIMA（Auto－Regressive Integrated Moving Average Model，整合自回归移动平均模型）的卷烟销售预测模型，以实现月度、季度卷烟销售总量的预测。经过实证分析，证明该模型能够较好地预测出月度、季度卷烟销售总量。

　　一.理论前提和模型简介

　　卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点，即整体趋势变动性和季节波动性。二重趋势预测的特点是观察值排列顺序的重要性和前后观察值及其同期比之间的相关性，即预测点与其相距较近的观察点的相关性较强，而与其相距较远的观察点相关性较弱。二重趋势预测通常的方法有线性回归法、神经网络、时间序列分析法等[1]。时间序列分析法能够根据历史数据对卷烟销售进行客观分析，并能实现对卷烟销售的季节性和周期性进行预测。传统的时间序列分析法，如移动平均法和指数平滑法，常因出现滞后误差而影响预测精度。而ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型，是目前最好的单一变量随机时序预测法。但现实中的时间序列往往是非平稳的，因此，我们经常使用的是时间序列分析的ARIMA模型。

　　时间序列分析的ARIMA建模法，也叫做Box-Jenkins法，它是一种以美国统计学家Geogre.E.P.Box和英国统计学家Gwilym M.Jenkins的名字命名的时间序列预测方法。它主要是在对时间序列进行分析的基础上，选择适当的模型进行预测。ARIMA模型也叫做整合自回归移动平均模型（Auto－Regressive Integrated Moving Average Model）。Box-Jenkins法的基本思想是用时间序列的过去值和现在值的线性组合来预测其未来值。也就是说，将时间推移而形成的系列数据视为一个随机序列，把时间序列作为一组仅依赖于时间t的随机变量，这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表现了其所观测对象发展的延续性。而这种相关性一旦被相应的数学模型描述出来，就可以从时间序列的过去值及现在值，去预测其未来值[2]。

　　时间序列由长期趋势、季节变动、循环波动和不规则变动4个部分组成。时间序列是相同事物或现象在不同时期形成的数据，反映了事物、现象在时间上的发展变化情况。

　　ARIMA模型利用大量的历史数据来建模，经过模型识别、参数估计来确定一个能够描述所研究时间序列的数学模型，最后再由该模型推导出预测模型，进而达到预报的目的。ARMA模型有三种基本形式：自回归模型（autoregressive，AR）、移动平均模型（movingaverage，MA）以及自回归移动平均模型（或混合模型）（auto-regressive Moving Average，ARMA）[3]。

　　1.自回归模型AR（p）

　　如果时间序列{yt}满足：

　　yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt了（1）

　　其中：{εt}是独立分布的随机变量序列，并且对于任意的t，E（εt）=0，Var（εt）=>0，则称时间序列{yt}服从p阶自回归模型，记为AR（p）。φ1，…，φp称为自回归系数。

　　记Bk为k步滞后算子，即Bkyt=yt-1，则模型（1）可表示为：

　　yt=（φ1B+…+φpBP）yt+εt

　　令φ（B）=1-φ1B-…-φpBP，则模型（1）可以表示为：

　　φ（B）yt=εt

　　AR（p）平稳的条件是滞后算子多项式φ（B）=1-φ1B-…-φpBP的根均在单位圆外，即φ（B）=0的根大于1。

　　2.移动平均模型MA（q）

　　如果时间序列{yt}满足：

　　yt=εt–θ1εt-1–…–θqyt-q（2）

　　则称时间序列{yt}服从q阶移动平均模型，记为MA（q）。θ1，…，θq称为移动平均系数。

　　若用滞后算子Bk表示，令θ（B）=1-θ1B-…-θqBP，则模型（2）可写成：

　　yt=θ（B）εt

　　任何条件下，MA（q）模型都是平稳的。

　　3.自回归移动平均模型ARMA（p，q）

　　如果时间序列{yt}满足：

　　yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt-–θ1εt-1–…–θqyt-q

　　则称时间序列{yt}服从（p，q）阶自回归移动平均模型，记为ARMA（p，q）。φ1，…，φp称为自回归系数，θ1，…，θq称为移动平均系数。

　　对于ARMA（p，q）模型，当q=0，模型即为AR（p）模型；当p=0时，模型即为MA（q）模型。

　　如果用滞后算子Bk表示，则ARMA（p，q）模型可写为：

　　φ（B）yt=θ（B）εt

　　二.基于ARIMA模型的卷烟销售预测框架

　　1.收集数年卷烟销售数据。

　　2.数据序列的平稳化。建立ARMA模型的基本前提是保证时间序列的平稳性。ARIMA建模的过程则是把非平稳时间序列平稳化，再建立ARMA模型。模型中的p和q一旦确定下来，则ARIMA模型便可确定。因此，首先要做的分析工作便是确定p和q的具体取值，然后再对ARMA（p，q）模型进行参数估计及显著性检验。最后利用显著的模型对时间序列进行预测。

　　3.计算自相关和偏相关系数，检验预处理后的数据是否符合ARMA建模要求。

　　4.ARIMA模型的识别。根据自相关系数（AC）及偏相关系数（PAC）的截尾性，初步判别序列属于哪类模型以及模型阶次，应用AIC准则为模型定阶。

　　5.参数估计后，对ARIMA模型的适合性进行检验，即对模型的残差序列进行白噪声检验，如果不能通过，则必须对模型重新进行定阶。

　　6.用ARIMA模型预测月度卷烟销售量，以此数据可以指导烟草公司的月度和季度卷烟的销售。

　　三.某烟草公司卷烟销售模型分析

　　1.整理数据。

　　本文所用数据为某烟草公司近四年多的卷烟销售量，如表1所示。

　　表1卷烟历史销售数据

　　图1卷烟销售曲线图


　　由图1可明显看出，卷烟销售数据具有整体均势变动性和季节波动性，具备时间序列二重趋势变化特点。

　　2.数据序列平稳化

　　由图1可看出数据序列有趋势性，为非平稳序列，需对其进行平稳化处理。对数据进行一阶差分后的序列图如图2。

　　图2一阶差分后的序列图


　　图2可以看出已经消除了趋势性，但仍具有季节性，做季节差分，如图3。

　　图3、季节差分后的序列图


　　3.计算自相关和偏相关系数，检验预处理后的数据是否符合ARMA建模的要求。

　　一阶差分、季节差分后的序列的相关系数和偏相关系数如图4所示。

　　图4、季节差分序列的相关系数和偏相关系数


　　由上图可以看到，时间序列的自相关系数基本上都落入了置信区间，且逐渐趋于零。可以判断该时间序列平稳。

　　4.ARMA模型的识别、参数估计及检验：

　　以AIC原则定阶。AIC准则称为最小信息的辨识模型阶数准则。该准则的基本思想是，根据模型的预报误差来判断自回归模型的阶数是否合适，如果某个适用的自回归模型是由某一序列拟合得来的，则利用该模型对序列进行一步预测，所得的预测误差必定是最小的。由此得出最优模型为：Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT。

　　模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的ACF、PACF、IACF图如下：

　　图5模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的ACF、PACF、IACF图


　　参数估计和模型拟合后，应对 ARIMA模型的适合性进行检验 ，即对模型的残差序列进行白噪声检验。若残差序列不是白噪声序列 ，意味着残差序列还存在有用信息没被提取，需要对模型重新进行识别。

　　图6模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的白噪声和单位根检验图


　　从上面图中可以看出，模型残差项为白噪声，信息提取充分。

　　模型拟合统计量如下：

　　图7模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT拟合统计量


　　模型统计参数如下：

　　图8模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT统计参数


　　5.利用ARIMA模型预测2009年11月份-2010年12月份的销售数据

　　2009年11月份-2010年12月份的销售趋势预测图如下：

　　图9 2009年11月份-2010年12月份的销售预测图


　　对2009年11月份-2010年12月份销售量的预测及预测区间如下表。


　　综上所述，利用ARIMA法建立卷烟销售预测模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化趋势，能够实现对卷烟销售季节性、周期性和随机性特点的有效模拟，预测数据可以作为卷烟月度和季度销售的参考。

　　[参考文献]

　　[1]罗艳辉、吕永贵、李彬，基于ARMA的混合卷烟销售预测模型，计算机应用研究[J].2009.7

　　[2]阮敬，SAS统计分析从入门到精通[M]，人民邮电出版社.2009

　　[3]徐国强，统计预测和决策[M]，上海财经大学出版社.2008

2. 股票如果近期限售解禁，那这支股票的价格会涨还是会跌

股票涨跌不由解禁决定，并且股票解禁不代表大股东马上减持，股票涨跌由供求关系、资金量、业绩、政策、消息等多方面因素决定。股票解禁意味着大量的非流通股可以进行流通，减持需要提前发出公告，非流通股占总股本5%以上的，一般要求两年以上才能减持，非流通股占总股本低于5%的，一般要求在一年以后才能减持。
股票解禁的定义是限售股过了限售承诺期，可以在二级市场自由买卖。一般来说，解禁当日开始，解禁的股票就可以自由交易。企业持有的限售股在解禁前已签订协议转让给受让方，但未变更股权登记、仍由企业持有的，企业实际减持该限售股取得的收入。
按照证监会的规定，股改后的公司原非流通股股份的出售，应当遵守下列规定：（一）自改革方案实施之日起，在12个月内不得上市交易或者转让；（二）持有上市公司股份总数5%以上的原非流通股股东，在前项规定期满后，通过证券交易所挂牌交易出售原非流通股股份，出售数量占该公司股份总数的比例在12个月内不得超过5%，在24个月内不得超过10%。取得流通权后的非流通股，由于受到以上流通期限和流通比例的限制，被称之为限售股。
个股解禁通常来说会使得股票供给增大，股票需求不变的情况下，股价会下行，但是具体需要结合解禁时该个股的基本面、所处的价位和当时的大盘情况。
比如有的个股已经超跌或到横盘突破区域，那么一旦解禁，股东极有可能拉高出货，反之一只业绩不佳的个股解禁或者高位那么下跌可能性大，当然还要适当结合当时大盘走势，具体问题具体分析。
一般对于大型国企，大非解禁冲击较小，因为国有资本很少会减持。而对于创业板、中小板这类制造暴富神话的板块，则需要保持谨慎，一般都会引发大跌。
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3. eviews中运用某个股票的价格拟合ARIMA模型，如何处理其中的缺失值？

eviews拟合ARIMA模型问题均可＋名中我QQ来给以解决。

4. 如何估算股票的实际价值？

一般简单的,按市盈率算,即每股的收益乘以一定的市盈率倍数得出合理的估价,现在比较合理的市盈率为20,例如现在有只股票07年每股收益为0.5元,乘以20倍市盈率,合理的估价为10元.低于这个价格可以考虑买入，我建议买入银行股，如招商银行，买入价为28元。

5. 不同日期购买的股票｛不同价格｝会不会在重叠在一起

当然会叠加，只要股票代码一样的都会叠加，之后系统会自动加权算出你所有股票的平均成本，这样就更便于止盈止损操作。
另外，谈到同一股票的量词是手或股，用只的时候是说几种不同的股票。既然作为股票人就要专业点嘛，呵呵

6. 请问如何预测股票未来价格

【市盈率】 Price-earnings ratio 市盈率指在一个考察期（通常为12个月的时间）内，股票的价格和每股收益的比例。投资者通常利用该比例值估量某股票的投资价值，或者用该指标在不同公司的股票之间进行比较。市盈率通常用来作为比较不同价格的股票是否被高估或者低估的指标。然而，用市盈率衡量一家公司股票的质地时，并非总是准确的。一般认为，如果一家公司股票的市盈率过高，那么该股票的价格具有泡沫，价值被高估。然而，当一家公司增长迅速以及未来的业绩增长非常看好时，股票目前的高市盈率可能恰好准确地估量了该公司的价值。需要注意的是，利用市盈率比较不同股票的投资价值时，这些股票必须属于同一个行业，因为此时公司的每股收益比较接近，相互比较才有效。 截止到2007年7月3日沪深两市A股市盈率为85.19。 【计算方法】 每股盈利的计算方法，是该企业在过去12个月的净收入除以总发行已售出股数。市盈率越低，代表投资者能够以较低价格购入股票以取得回报。 假设某股票的市价为24元，而过去12个月的每股盈利为3元，则市盈率为24/3=8。该股票被视为有8倍的市盈率，即每付出8元可分享1元的盈利。 投资者计算市盈率，主要用来比较不同股票的价值。理论上，股票的市盈率愈低，愈值得投资。比较不同行业、不同国家、不同时段的市盈率是不大可靠的。比较同类股票的市盈率较有实用价值。 【决定股价的因素】 股价取决于市场需求，即变相取决于投资者对以下各项的期望： (1)企业的最近表现和未来发展前景 (2)新推出的产品或服务 (3)该行业的前景 其余影响股价的因素还包括市场气氛、新兴行业热潮等。 市盈率把股价和利润连系起来，反映了企业的近期表现。如果股价上升，但利润没有变化，甚至下降，则市盈率将会上升。 一般来说，市盈率水平为： 0-13：即价值被低估 14-20：即正常水平 21-28：即价值被高估 28+：反映股市出现投机性泡沫

7. 股票的价值如何估算？

在这里介绍下常用的三种估值方法：
一、股息基准模式，就是以股息率为标准评估股票价值，对希望从投资中获得现金流量收益的投资者特别有用。可使用简化后的计算公式：股票价格=预期来年股息/投资者要求的 回报率。例如：汇控今年预期股息0.32美元（约2.50港元），投资者希望资本回报为年5.5%，其它因素不变情况下，汇控目标价应为45.50元。
二、最为投资者广泛应用的盈利标准比率是市盈率（PE），其公式：市盈率=股价/每股收益。使用市盈率有以下好处，计算简单，数据采集很容易，每天经济 类报纸上均有相关资料，被称为历史市盈率或静态市盈率。但要注意，为更准确反映股票价格未来的趋势，应使用预期市盈率，即在公式中代入预期收益。
投资者要留意，市盈率是一个反映市场对公司收益预期的相对指标，使用市盈率指标要从两个相对角度出发，一是该公司的预期市盈率和历史市盈率的相对变化， 二是该公司市盈率和行业平均市盈率相比。如果某公司市盈率高于之前年度市盈率或行业平均市盈率，说明市场预计该公司未来收益会上升;反之，如果市盈率低于 行业平均水平，则表示与同业相比，市场预计该公司未来盈利会下降。所以，市盈率高低要相对地看待，并非高市盈率不好，低市盈率就好。如果预计某公司未来盈 利会上升，而其股票市盈率低于行业平均水平，则未来股票价格有机会上升。
三、市价账面值比率（PB），即市账率，其公式：市账率=股价/每股资产净值。此比率是从公司资产价值的角度去估计公司股票价格的基础，对于银行和保险公司这类资产负债多由货币资产所构成的企业股票的估值，以市账率去分析较适宜。

8. 股票的价格谁能预测到啊？

没有人能精确预测到，我们只能顺势而为。朋友，你的股基本面很不好。千万别现在补仓，因为你不知道情况坏到哪里，等到股票翻红再进入。如果你的盈亏在%15就抛出（%15以内继续持有）。如果没抛，我建议你持有。这样你还有筹码，等到反弹伺机分批出货。你如果还有资金，千万保留好。记住这是你的应急钱，任何时候都要留部分现金。没有它，你满仓进入会患得患失。