【原始】R语言股票回归,带有代码数据股票代码的时间序列分析报告纸

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论文标题: 股价回归分析报告摘要: 主要思想是准确估计股价股票配资,了解股票的一般规律,更好地为资本市场提供参考意见,并帮助股东在投资股票时做出正确的决定. 从股价指数和整个经济环境的角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选择能全面反映所有股票总体价格水平的指标股票配资,建立线性回归模型. 公司在股票市场上的股价趋势变化. 影响因素. 关键词: 回归模型指标模型股票价格;预测1.简介主要思想为了准确地估计股票价格,从股票价格指数和整个经济环境的角度出发,本文使用多种回归分析方法并应用每月时间序列数据建立了线性回归模型,并且具体的分析步骤为: 1.关系分析是基于上述原则. 为了大致了解股价和各种因素之间的关系股票价格和大盘走势 回归分析,首先绘制股价和各种因素之间的散点图,然后分析它们之间的关系. 股票价格由上海A股指数表示股票价格和大盘走势 回归分析,它可以减少人为因素对股票价格的影响,并尝试关注我们假设的自变量. 我们使用的数据是2012年和2015年. 上半年的月度数据分析了影响中国股市趋势的因素. 选择2012年和2015年7月统计数据的原因是基于以下两个方面的考虑: 中国的股票市场发展时间较短,而年度数据的使用将使回归分析变得无意义股票配资,因为样本量太小;数据采集​​比较困难,由于季度数据不完整,只能选择每月数据. 因此,选择了2012年和2015年7月的月度数据作为样本. 2.指数平滑的时间序列预测模型3.选择多项式回归模型3.1逐步向前和向后迭代变量选择回归模型筛选出了重要变量用于回归建模. 3.2显着性检验根据统计的F值和p值确定模型是否具有显着的统计学意义. 3.3拟合预测使用获得的模型拟合和预测实际数据. 4.分析并得出结论每个自变量与其对因变量的影响之间的关系在经济上非常重要.

第二,获取数据并进行预处理,以获取2012年1月至2015年7月的上海证券交易所指数数据,货币供应量,居民消费价格指数的人民币和美元汇率以及存款利率数据以绘制散点图情节情节(数据)面值(mfrow = c(2,2))情节(美元汇率,上交所指数数据)情节(人民币存款利率,上交所指数数据)

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三个指数平滑时间序列模型预测表示时间序列l 2012263.670 19.925 240.655 131.620 245.665 368.020 2013 -51.615 -156.545 69.235 -46.705 -329.040 -181.635 -2.555 2014 -65.535 87.565 79.200 37.740 -157.900 -118.655 59.360 2015 -50.230 -11.580 -25.710 47.830 -92.995 -115.865AugSepOctNovDec 2012 -130.350 -216.610 125.145 163.415 44.480 2013 145.310 5.895 236.405 97.135 -142.555 2014 -176.755 -108.775 -71.055 32.655 -149.320

使用HoltWinters函数预测:

四个多元回归模型和分析摘要(lmmod)显示了回归结果调用: lm(公式= y〜x1 + x2 + x3 + x4,数据=数据)残差: Min1Q Median3QMax -543.94 -90.09 1.69 113.01 500.68系数: 估计标准误差t值Pr(> | t |)(拦截)-3.457e + 04 9.319e + 03 -3.710 0.000661 *** x13.325e-03 1.369e-03 2.430 0.019950 * x21.341e + 01 2.663e + 01 0.503 0.617562×34.787e + 01 1.400e + 01 3.420 0.001511 ** x47.870e + 02 3.380e + 02 2.328 0.025322 *-符号代码: 0’***’0.001’**’0.01’*’0.05′. 0.1”1残留标准误差: 38自由度上为246.5

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作者: 股票配资

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