做时间序列分析的股票数据分析

『壹』 spss怎么做时间序列分析已有一段时间的数据

主要做单位根检验、回归分析等

『贰』 时间序列数据用什么数据分析模型

可以先用主成份分析减少些变量（降维）之后再建模。
请问数据是年回度数据吗看如果是年度或者是月度最好不要答建时间序列模型，建议按面板数据的模型建模，比如说fixed effect, random effect等。

『叁』 如何运用excel进行时间序列分析预测未来数据走向

如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中

输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。
计算方法：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此类推。

计算季节性指标：季节性指标=用电量÷三点滑动值。

计算季节性指标校正值：
校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节性指标=季节性指标*校正系数

求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行网络。

求预测模型为：
求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
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
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为：
y=四个季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）

『肆』 时间序列分析capm需要哪些数据

做CAPM分析需要一个market portfolio，过去人们总是选择纽约股票市场模拟这么一个market portfolio。后来Roll1976年写了一篇版文章，权说这种方法未必正确，因为这样得出来的数据确实在mean-variance efficient frontier 上，但是不一定就是market portfolio。
后来人们提出了一种方法，用managed portfolio，把时间序列中条件期望变成无条件期望，常常关注的变量就是 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。这被称为五要素模型（five-factor model）。

『伍』 时间序列分析报告用的公司销售额等数据到底从哪里来！很急

这个数据不会公布吧？都是内部人员才能看到的。

『陆』 在用时间序列分析股票时，如果连续两天收盘价一样，为什么要剔除一天的数据

谢谢你,让我知道还有时间序列这个东西

你认为时间序列研究资本市场有效果么,

『柒』 时间序列分析适合大量的历史数据吗

时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统专计方法加以处理，属以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。

『捌』 如何用eviews对月度数据做时间序列分析

创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期

建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件版名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象权object。

画时序数据图：点击Workfile中的View/line graph。

用单位根法检验平稳性：点击View/Unit Root Test，比较ADF值。

结果分析：由图知：ADF_T=0.0722>-3.4946，则X序列非平稳。

模型识别：点击View/correlogram画自相关系数（AC）和偏自相
关系数（PAC）图。
则当K>2时，则，即呈现2步截尾现象，而
序列被负指数函数控制收敛于零，呈拖尾现象，故可初步判定序
列Y适合AR(2)模型。

『玖』 如何运用excel 进行时间序列分析

工具：office excel

步骤：

1、打开office excel。添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单版页面，选中右下角“权EXCEL选项”按钮，点击。