基于时间序列分析的北京市证券市场交易额预测研究.doc

摘要：证券市场在推动国民经济的发展，优化社会经济结构方面起着重大作用。证券市场的发展不仅关乎着国民经济的发展，更关乎着国际经济体制间的交流。能够对证券市场进行相关分析，把握市场发展脉络，使得社会资源的配置更加合理、高效和有序，这对于促进证券市场的健康发展有着重要的作用。

本文采用时间序列分析的方法对北京市证券市场交易额进行分析，数据选自北京市统计年鉴。首先，对整个证券市场做一个描述性数据分析，了解1998年到2013年之间北京市证券市场具体的发展情况，运用折线图，饼状图等多种图表进行对比分析；其次，数据分析的前提下，对该序列进行相关处理，构造最优时间序列模型，分析发展趋势，并作出相应的预测分析；最后，针对本文研究的结果，给予总结分析与改进意见。

关键词  时间序列；交易额增长率；模型；产业预测

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题研究的背景和意义-1

1.1.1 课题的研究背景-1

1.1.2 课题的研究意义-1

1.2 时间序列分析方法的综述-2

1.2.1 时间序列简介-2

1.2.2 时间序列分析方法的发展近况-2

1.3 国内外研究发展历程-2

1.4 本文的研究工作-3

2 时间序列模型的基本理论-4

2.1 前提假设-4

2.2 基本概念-4

2.2.1 时间序列的概念-4

2.2.2 时间序列平稳性-4

2.2.3 差分概念-4

2.2.4 检验-4

2.2.5 白噪声序列-5

2.3 基本时间序列模型-5

2.3.1 模型-5

2.3.2 模型-6

2.3.3 模型-6

2.3.4 模型-7

2.3.5 平稳序列模型的识别-8

2.3.6 模型的检验-9

3 证券交易额的数据分析-11

3.1 数据来源与处理-11

3.2 北京市证券市场交易额的数据分析-11

3.2.1 交易额整体分析-11

3.2.2 交易额个体分析-14

3.2.3 市场交易额增长率的分析-16

4 证券交易额模型的建立-18

4.1 模型建立前的数据处理-18

4.2 证券交易额模型的平稳性检验-18

4.2.1 序列数据分析-18

4.2.2 序列的相关性-18

4.2.3 检验-20

4.3 序列模型的识别-21

4.4 模型的建立与检验-21

4.4.1 二阶差分后的新序列-21

4.4.2 建立模型-21

4.4.3 模型的诊断显著性检验-22

4.5 模型的预测-22

结论-23

致谢-24

参考文献-25

附录-26