基于时间序列模型对股票数据分析——以云南白药股票数据为例

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摘要：本文基于云南白药（000538）2018到2022年的数据，使用多种方法描绘收盘价和收益率的变化情况，其中包括ARIMA模型，GARCH及其拓展模型、随机森林模型及LSTM模型。对收盘价close变量使用ARIMA模型和LSTM模型拟合，对对数收益率使用GARCH模型，使用随机森林模型识别涨跌情况。对ARIMA模型，我们通过一阶差分、ACF及PACF，单位根检验，自动定阶等方式，拟合得到ARIMA（1,1,0）模型，并且对其使用滚动窗口的方法建立进行预测。

而对于GARCH模型，我们通过ACF，PACF，EACF，Mcleod-Li检验等方式确定了GARCH（1,1）模型，进而分别不同条件分布下建立模型，条件有偏t分布下的GARCH（1,1）模型拟合最为恰当。最后使用GARCH-M，EGARCH，TGARCH模型拟合，发现具有反杠杆效应，正面消息的冲击对未来波动的影响更大，说明投资者对云南白药的遵循“追涨杀跌”的正反馈交易策略。其次我们通过随机森林模型，弥补了GARCH只能预测方差的不足：对股票的涨跌变化进行特征提取，建立决策树，得到随机森林。同时我们还基于此给出了对于涨跌情况的预测概率，进一步指导投资者决策。最终我们通过最小化测试集泛化误差，拟合得到时间步长为11的LSTM模型，并利用10天数据预测时达到最佳效果。

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2024-4-12 16:25:58 上传

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关键词：基于时间序列 时间序列模型 股票数据 云南白药 时间序列