典型文献
跨国公司股票价格的时间序列分析及预测
文献摘要：
本文基于时间序列模型，以股票市场为经济背景，将美国跨国公司Tata Consultancy Services Limitedstock的日股票收盘价作为研究变量，对2005—2020年的3940条历史日收盘价数据展开应用分析，并通过R软件进行实操演练。结合实际观测数据，最终选取ARIMA模型，此为时间序列中的一种经典模型，并使用其对该跨国公司的日收盘价做短期预测。具体来讲，从四种模型识别结果中最终选出的相对最优模型为ARIMA（1,1,1）模型且已通过模型检验，最后由ARIMA（1,1,1）模型给出未来5个交易日的日收盘价的预测值和95%置信区间的预测区间，拟合效果良好。实验结果表明：在本文的应用场景下，ARIMA（1,1,1）模型较好地提取以往股票数据信息，能够为股票走势进行短期预测且预测值与真实值的平均相对误差仅为5%。
文献关键词：
应用时间序列;股票价格预测;ARIMA模型
中图分类号：
作者姓名：
刘庆怡
作者机构：
首都经济贸易大学统计学院 北京 100070
文献出处：
引用格式：
[1]刘庆怡-.跨国公司股票价格的时间序列分析及预测)[J].现代营销,2022(29):16-18
A类：
Tata,Consultancy,Limitedstock
B类：
跨国公司,公司股票,时间序列分析,时间序列模型,股票市场,经济背景,Services,股票收盘价,历史日,实操演练,观测数据,ARIMA,短期预测,具体来讲,模型识别,最优模型,模型检验,交易日,置信区间,预测区间,拟合效果,股票数,股票走势,真实值,平均相对误差,应用时间序列,股票价格预测
AB值：
0.342567
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
