《大数据技术在财务中的应用》课件 6.6 利用时间序列，预测股价变动趋势1.pptx

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2025-11-21 发布于山东
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《大数据技术在财务中的应用》课件 6.6 利用时间序列，预测股价变动趋势1.pptx

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项目六创建财务初阶应用模型

任务六利用时间序列，预测股价变动趋势

时间序列定义时间序列是按时间顺序排列的数据点，如每日股价、每月销售额、每年利润。时间序列分析通过观察历史数据找出规律，预测未来数据。在财务分析中，时间序列可分析变化趋势、季节性规律和周期性波动。常用分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型。ARIMA模型结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），适用于非平稳时间序列预测。

自回归模型（AR）??

滑动平均模型（MA）??

ARMA模型??

ARMA模型的应用条件①平稳性ARMA模型要求：时间序列需平稳，即均值和方差等统计特性不随时间改变。平稳性示例：如某