时间序列模型在股票预测中的应用——以电气自动化为背景

"这篇本科毕业论文探讨了时间序列模型在股票市场中的应用，特别是针对电气自动化领域的相关知识。作者唐海华在数学与计算科学系信息与计算科学专业进行了研究，由曾立波硕士指导，预计完成12000字的论文。论文主要讨论了股票市场的波动预测及其重要性，以及国内外对此主题的研究现状和动态。" 在电气自动化领域，自动化技术被广泛应用于生产过程控制、电力系统调度和智能设备操作等多个方面。在股票市场分析中，电气自动化专业的学生可以运用自动化技术处理和分析大量金融数据，提高预测准确性和决策效率。时间序列模型是一种统计方法，特别适用于分析随时间变化的数据，如股票价格、交易量等。这类模型可以帮助识别数据中的趋势、周期性和随机性，从而预测未来的股票市场行为。 论文选题的理论意义在于，它能深化对金融市场动态的理解，特别是在电气自动化背景下，如何利用自动化技术改进金融数据分析。实际意义则体现在为投资者提供更精确的市场预测，帮助他们制定投资策略，降低风险，增加收益。 论文提及的时间序列模型如ARMA（自回归滑动平均模型）和ARCH（自回归条件异方差模型），是金融经济学中常用的方法。ARMA模型可以捕捉股票价格的线性依赖关系，而ARCH模型则用于描述价格波动的非线性特性，特别是波动率聚类现象。随着研究的深入，还出现了结合两者的ARMA-ARCH模型，以及进一步的EGARCH（指数自回归条件异方差模型）等，这些模型更有效地捕捉了股票市场的动态变化。 在国内外研究动态方面，已有诸多学者利用各种时间序列模型对股票市场进行了深入研究。例如，陈平等使用SAS软件进行综合预测分析，张思奇等人研究了ARMA-ARCH-M模型，万建强和文洲对比了ARMA和ARCH模型在港股预测中的效果，黄永兴探讨了我国股价指数的时间序列模型，胡海鹏和方兆本则应用AR-EGARCH-M模型分析中国股市的波动性。这些研究展示了时间序列模型在股票市场预测中的广泛应用和不断发展的趋势。 通过这篇论文，电气自动化领域的学生不仅可以了解自动化技术在金融领域的应用，还能掌握时间序列模型的基本原理和应用技巧，这对于提升跨学科研究能力和解决实际问题具有重要意义。同时，这也为其他领域的研究者提供了参考，展示了不同学科交叉研究的可能性和价值。