基于VARMA回归模型的多只股票价格预测模型的理论基础

基于VARMA回归模型的多只股票价格预测模型的理论基础主要包括VARMA模型和时间序列分析。

VARMA（Vector Autoregressive Moving Average）模型是一种用于多变量时间序列预测的模型，它包括两个部分：自回归（AR）部分和移动平均（MA）部分。自回归部分表示当前值与之前的值之间存在的关系，移动平均部分表示当前值与随机误差项之间的关系。VARMA模型的优点在于它可以捕捉多个变量之间的相互作用，并考虑它们之间的动态变化。

时间序列分析是一种分析时间序列数据的方法，它可以用来预测未来的值。时间序列分析包括时间序列模型、时间序列分解和时间序列平稳性检验等内容。在股票价格预测中，时间序列分析可以用来对股票价格的趋势、季节性和周期性进行分析，以提高预测的准确性。

因此，基于VARMA回归模型的多只股票价格预测模型的理论基础是VARMA模型和时间序列分析，它们提供了分析多变量时间序列数据的方法，可以用来预测未来的股票价格走势。