多元线性回归与时间序列模型在股票预测中的应用

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.2019.02.042

下载:

PDF (730KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型，在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示，模型的拟合精度较高，可以较好地拟合该股票数据。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	（）
	作者相关文章
	李潇宁

关键词: 多元线性回归时间序列股票预测

收稿日期: 2018-12-22 出版日期: 2019-02-25 发布日期: 2019-04-04 整期出版日期: 2019-02-25

引用本文:

李潇宁. 多元线性回归与时间序列模型在股票预测中的应用[J]. 科技创业月刊, 2019, 32(2): 153-155.

链接本文:

http://www.zgkjcy.com/CN/10.3969/j.issn.1672-2272.2019.02.042 或 http://www.zgkjcy.com/CN/Y2019/V32/I2/153

［1］张博凯.数据挖掘在股票预测中的应用［J］.当代经济,2017(8):46-47.
［2］王惠文,孟洁.多元线性回归的预测建模方法［J］.北京航空航天大学学报,2007,33(4):500-504.
［3］王振友,陈莉娥.多元线性回归统计预测模型的应用［J］.统计与决策,2008(5):46-47.
［4］熊志斌.基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究［J］.数理统计与管理,2011,30(2):306-314.

[1]	王欣凌,李亚祥. 基于VMI模式的铁路物资供应链集成[J]. 科技创业月刊, 2018, 31(9): 52-56.
[2]	王欣凌. 故障预测技术在提高配件保障管理效率上的应用研究[J]. 科技创业月刊, 2018, 31(12): 141-143.
[3]	陈肖华,李元亨. 基于BP神经网络的众筹项目融资结果预测研究[J]. 科技创业月刊, 2017, 30(23): 31-33.