金融时间序列分析arma模型论文

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划金融时间序列分析arma模型论文　　基于ARMA模型的社会融资规模增长分　　析　　————ARMA模型实验　　第一部分实验分析目的及方法　　一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预则。但是,由于金融时间序列随机波动较大,很少满足ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理。通过对数化及差分处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析。　　第二部分实验数据　　数据来源　　

2、数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表。所选数据变量　　社会融资规模指一定时期内实体经济从金融体系获得的全部资金总额，为一增量概念，即期末余额减去期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。社会融资规模作为重要的宏观监测指标，由实体经济需求所决定，反映金融体系对实体经济的资金量支持。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　本实验拟选取XX年

3、11月到XX年9月我国以月为单位的社会融资规模的数据来构建ARMA模型，并利用该模型进行分析预测。　　第三部分ARMA模型构建　　判断序列的平稳性　　首先绘制出M的折线图，结果如下图：　　-2-　　图社会融资规模M曲线图　　从图中可以看出，社会融资规模M序列具有一定的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。此外，m在每年同时期出现相同的变动趋势，表明m还存在季节特征。下面对m的平稳性和季节性·进行进一步检验。　　为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下：　　图曲线图　　-3-　　对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，

4、下面观察lm的自相关图　　表lm的自相关图目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　上表可以看出，该lm序列的PACF只在滞后一期、二期和三期是显著的，ACF随着滞后结束的增加慢慢衰减至0，由此可以看出该序列表现出一定的平稳性。进一步进行单位根检验，由于存在较弱的趋势性且均值不为零，选择存在趋势项的形式，并根据AIC自动选择之后结束，单位根检验结果如下：　　表单位根

5、输出结果　　NullHypothesis:LMhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrend　　LagLength:0(Automatic-basedonSIC,maxlag=12)　　-4-　　t-Statistic　　Prob.*　　AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:　　1%level5%level10%level　　----　　*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.　　单位根统计量ADF=-小于临界值，且P为，因此该

6、序列不存在单位根，即该序列是平稳序列。　　由于趋势性会掩盖季节性，从lm图中可以看出，该序列有一定的季节性，为了分析季节性，对lm进行差分处理，进一步观察季节性：　　图曲线图目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　观察dlm的自相关表：　　表dlm的自相关图　　Date:11/02/14Time:22:35Sample:XXM11XXM09Includedobse

7、rvations:106　　Autocorrelation****

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15、　　PartialCorrelation****

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23、　　ACPACQ-StatProb1--2-3-4---5-　　　　第1节时间序列ARMA模型　　一、时间序列及其特征识别　　地理时间序列的分类与构成　　1.地理系统中的时间序列　　如果对地理系统进行长期观测，每隔一定的时间作一个记录，则记录结果可以构成时间序列。如果只针对某一个指标进行观测，得到的记录为一元时间序列；如果同时观测多个指标，则可形成多元时间序列。因此，所谓时间序列，实际上就

24、是将某个指标在不同时刻的