基于ARIMA模型对上证指数趋势的预测

目 录
1 绪 论 6
1.1 研究背景及意义 6
1.2 国内外研究现状 6
1.3 本文的主要内容与组织结构 7
1.3.1 本文的主要内容 7
1.3.2 本文的组织结构 7
1.3.4预期成果 7
2 理论基础 8
2.1 ARIMA模型的基本介绍 8
2.1.1 AR模型 8
2.1.2 MA模型 8
2.1.3 ARIMA模型有三个参数:p,d,q 8
2.1.4 ARIMA模型的优缺点 9
3 3 ARIMA模型的建立 9
3.1 ARIMA模型原理 9
3.2 数据准备 10
3.3 数据分析 13
4 实验 14
4.1 差分d的确定 16
4.2模型识别和定阶 18
4.3残差的检验 20
4.4模型的适应性检验 23
4.5模型的预测 25
结 论 26
参考文献 28
致 谢 30
1.3 本文的主要内容与组织结构
1.3.1 基本框架
主要内容如下：1。提出了本文的研究问题、研究内容和研究方案。研究的重点和难点和拟解决的关键问题。
2、简述ARIMA模型的理论发展与应用。
3、运用ARIMA模型构建金融状况指数，并验证该指数通货膨胀的预测作用。
4、根据本文的研究结论给出相关的政策建议。本文使用的关键技术ARIMA模型。
1.3.2 研究的重点和难点
本文的重点在于运用ARIMA模型构建的金融状况指数具有综合描述金融市场形势的优势，指数的变量是合理的、能够描述金融市场状况的。并通过结果分析，证明与其它模型进行比较，它具有一定的优点。
1、如何准确、深刻的理解金融状况指数和ARIMA模型。
2、如何采集适合的实际数据进行模型的构建。
3、如何对模型构建结果进行正确的分析。
1.3.3研究的方法及措施
本文主要是通过Eviews7软件来构建基于ARIMA模型的金融状况指数，通过软件，将实际数据带入构建的模型中，得出相应的结论，并将构建好的模型与其它模型进行比较，得到其相应的优点与不足。
1.3.4预期成果
本文利用相关实际金融数据，采用ARIMA模型构建金融状况指数，并对得出的金融状况指数进行相关验证，希望通过研究分析后的结果能更全面、客观、科学的反映金融市场状况，预期成果将以论文的形式呈现。