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    Title: 股價預測之統計模型
    Authors: 王琡閔;Shu-Wen Weng
    Contributors: 統計研究所
    Date: 2001-06-30
    Issue Date: 2009-09-22 10:58:23 (UTC+8)
    Publisher: 國立中央大學圖書館
    Abstract: 股價之變動是否依據適當的統計模型是值得研究的。本文先以 Chow & Denning (1993)改進的多重變異數比率檢定(MVRT)來判斷股 票價格是否以隨機漫步的方式在跳動;並依其結果來探討適合用於預 測股價的統計模型。接著利用二種常見的統計模型:ARIMA 模型與線 性迴歸模型來研究,股價之變動在不同的產業上是否依不同的模式來 運作,並且同時檢查其變異數是否服從ARCH 或GARCH 的模型。最後 我們利用均方差來找出代表預測該產業之最佳模式。 本文研究十種類股,共21 支股票的股價。在多重變異數比率檢 定方面有17 支股票的股價服從隨機漫步的假設。在單變量時間序列 模型上,我們發現台股股價只有短期記憶,即利用AR(1)、MA(1)或 AR(2)即可描述股價的模型;而變異數亦是使用ARCH 模型便可適切地 來描述。由於在預測期間,個股股價的變動都較配適模型的期間來得 平緩,是以股價以隨機漫步模型所求得的均方差皆很小。 none
    Appears in Collections:[統計研究所] 博碩士論文

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