证券市场时间序列分析：ARMA与GARCH模型比较

本文主要探讨了时间序列分析方法在证券市场中的应用，特别是关注了ARMA（自回归移动平均模型）和GARCH（条件异方差模型）这两种常用的统计模型。证券市场作为一个数据密集型领域，其特性包括数据的单一性（即大量未经特殊处理的基础数据）、分析手段的多样性以及隐藏的信息模式。然而，尽管市场快速发展，相应的分析技术并未同步跟进，这使得对时间序列预测的需求和挑战显得尤为重要。 时间序列分析是研究随时间演变的一系列数值数据，通过对历史数据的分析来预测未来的趋势和模式。它在金融市场中扮演着关键角色，因为股票价格、交易量等数据通常遵循某种可被识别的规律。获取时间序列数据的方法通常是通过数据库收集和整理相关数据，然后进行分类和汇总分析。 ARMA模型是一种线性时间序列模型，它假设序列中包含自回归和移动平均两个成分。自回归项考虑了过去值的影响，而移动平均项则反映了噪声的影响。ARMA模型简单易用，适用于许多时间序列预测场景，但在处理具有条件异方差性的数据时可能效果不佳。 相比之下，GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种非线性模型，特别适用于处理金融数据中的波动性问题。GARCH模型假设误差的方差是自回归的，并且受到过去误差方差的影响，这使得它能更好地捕捉到市场情绪和突发事件对波动率的影响。在中国股市这样的复杂金融市场中，GARCH模型显示出优于ARMA模型的预测性能，因为它更精确地估计了不同时间点的风险水平。 本文作者武伟、刘希玉、杨怡和王努分别来自山东师范大学信息科学与工程学院和管理与经济学院，他们基于对中国股市的实际研究，强调了时间序列分析方法在证券市场中的实际应用价值，并通过对比两种模型的优缺点，指出GARCH模型在处理中国股市动态变化中的优势。这对于提高股市预测的准确性，支持投资者决策以及市场风险管理具有重要意义。本文为证券分析师和数据科学家提供了一种实用的工具和技术，以提升他们在金融市场的时间序列分析能力。