摘要
众所周知,随着股票市场的蓬勃发展,很多企业和个人会通过投资股票进行获利,然而股票市场风云莫测、起起伏伏、波动巨大,很难对其长期走势进行长期精准的预测,因此研究上证综指的每日价格是十分有必要的,这也有利于市场参与者对市场进行分析,能够更好地预测股票市场的走势.时间序列分析是股票市场波动预测的重要方法,因此文章利用R语言,选取了2017年2月3日至2019年6月30日的上证综指收盘价数据,运用了时间序列分析法构建了ARIMA模型,对上证综指进行模型的拟合,结果说明ARIMA(2,1,1)拟合程度最好,并预测了未来3年走势图.
出处
《中国集体经济》
2020年第21期109-110,共2页
China Collective Economy
