做時間序列分析的股票數據分析

『壹』 spss怎麼做時間序列分析已有一段時間的數據

主要做單位根檢驗、回歸分析等

『貳』 時間序列數據用什麼數據分析模型

可以先用主成份分析減少些變數（降維）之後再建模。
請問數據是年回度數據嗎看如果是年度或者是月度最好不要答建時間序列模型，建議按面板數據的模型建模，比如說fixed effect, random effect等。

『叄』 如何運用excel進行時間序列分析預測未來數據走向

如下實例用季節性預測求2005年各季度用電量，把數據輸入到excel中

輸入原始數據，計算三點平滑值，消除季節變動和不規則變動，保留長期趨勢。
計算方法：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此類推。

計算季節性指標：季節性指標=用電量÷三點滑動值。

計算季節性指標校正值：
校正系數=4÷季節性指標之和=4÷5.525=0.72
校正後季節性指標=季節性指標*校正系數

求預測模型：求出S1和s2同時也利用公式算出at和bt，α取0.2。
計算公式可參照下列表格也可自行網路。

求預測模型為：
求預測值。以2004年第4季度為基期，套用公式計算預測2005年各季度的旅遊人數
第一季度：y=（6433.89+486.61*1）*0.42=2906.61
第二季度：y=（6433.89+3486.61*2）*0.99=13273.04
第三季度：y=（6433.89+3486.61*3）*2.15=36321.50
第四季度：y=（6433.89+3486.61*4）*0.44 =8967.35
由此可以計算出2005年全年度的遊客人數預測值為：
y=四個季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）

『肆』 時間序列分析capm需要哪些數據

做CAPM分析需要一個market portfolio，過去人們總是選擇紐約股票市場模擬這么一個market portfolio。後來Roll1976年寫了一篇版文章，權說這種方法未必正確，因為這樣得出來的數據確實在mean-variance efficient frontier 上，但是不一定就是market portfolio。
後來人們提出了一種方法，用managed portfolio，把時間序列中條件期望變成無條件期望，常常關注的變數就是 the market return， the D/P ratio， the term premium， market return 乘以 the D/P ratio，market return 乘以 the term premium。這被稱為五要素模型（five-factor model）。

『伍』 時間序列分析報告用的公司銷售額等數據到底從哪裡來！很急

這個數據不會公布吧？都是內部人員才能看到的。

『陸』 在用時間序列分析股票時，如果連續兩天收盤價一樣，為什麼要剔除一天的數據

謝謝你,讓我知道還有時間序列這個東西

你認為時間序列研究資本市場有效果么,

『柒』 時間序列分析適合大量的歷史數據嗎

時間序列是按時間順序的一組數字序列。時間序列分析就是利用這組數列，應用數理統專計方法加以處理，屬以預測未來事物的發展。時間序列分析是定量預測方法之一，它的基本原理:一是承認事物發展的延續性。應用過去數據，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。該方法方法簡單易行，便於掌握，但准確性差，一般只適用於短期預測。

『捌』 如何用eviews對月度數據做時間序列分析

創建Workfile：點擊File/New/Workfile，輸入起止日期

建立object輸入數據：點擊object/new object，定義數據文件版名ex4_2並輸入數據。將Workfile保存：點擊File/save，而store只存儲對象權object。

畫時序數據圖：點擊Workfile中的View/line graph。

用單位根法檢驗平穩性：點擊View/Unit Root Test，比較ADF值。

結果分析：由圖知：ADF_T=0.0722>-3.4946，則X序列非平穩。

模型識別：點擊View/correlogram畫自相關系數（AC）和偏自相
關系數（PAC）圖。
則當K>2時，則，即呈現2步截尾現象，而
序列被負指數函數控制收斂於零，呈拖尾現象，故可初步判定序
列Y適合AR(2)模型。

『玖』 如何運用excel 進行時間序列分析

工具：office excel

步驟：

1、打開office excel。添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單版頁面，選中右下角「權EXCEL選項」按鈕，點擊。