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基于ARMA模型的上市公司收入分析摘要 时间序列分析关键字 ARMA模型 软件EviewsRevenue Analysis of Listed Companies Based On ARMA modelAbstract Time series analysis is a branch of statistical probability discipline that strong applied, Key words ARMA model Eviews 目 录引言11 ARMA模型的相关知识2 1.1 ARMA模型的辨识2 1.2 博克斯-詹金斯(Bok-jenkins)建模步骤3 1.2.1 平稳性检验3 1.2.2 4 1.2.3 5 1.2.4 61.2.5 6 1.3 ARMA模型的预测流程62基于ARMA模型的若干上市公司收入分析7 2.1 上市公司新浪的收入分析7 2.1.1 7 2.1.2 8 2.2 上市公司腾讯的收入分析14 2.2.1 14 2.2.2 15结论 19致谢语 19参考文献 20引言时间序列分析是概率统计学科中应用型较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械震动、工程技术等众多领域有着广泛的应用。本文主要以时间序列的统计特征和ARMA模型的建模步骤为主线，分析新浪和腾讯两个上市公司的季度收入指数，建立ARMA模型，检验模型的精确度，进而预测未来的季度收入情况。1、 平稳时间序列模型（ARMA模型）的相关知识1.1、 ARMA模型的辨识 时间序列是随时间改变而随机地变化的序列。时间序列分析是利用序列的历史信息以及历史信息之间的相互作用,平稳时间序列如果满足如下随机差分方程 （11）则称差分方程（1-1）为 阶自回归阶滑动平均模型。记为ARMA(，)。用滞后算子可表示为 （12）1.2、博克斯-詹金斯(Bok-jenkins)建模步骤博克斯-詹金斯(Bok-jenkins) 时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来，即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，并将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。B-J建模思想可简要分为五个步骤：1.2.1、平稳性检验1.2.2、模型参数的矩估计1.2.3、初步定阶1.2.4模型的诊断分析对模型进行诊断分析，即对模型进行检验，1.2.5模型的预测利用拟合的模型，选择预测序列的将来走势。1.3、 ARMA模型的建模流程首先用 ARMA 模型预测要求序列必须是平稳的，也就是说，在研究的时间范围内研2基于ARMA模型的若干上市公司收入分析2.1、上市公司新浪的收入分析2.1.1新浪公司收入分析2.2、上市公司腾讯的收入分析2.2.1腾讯公司收入分析与上市公司新浪相比，腾讯明显比新浪更具有竞争力。在八年来，腾讯的股价飙升了6230%，收入上升了2871%，盈利提升了2504%，将新浪远远地抛在了后头。腾讯QQ更为广大市民所用。2.2.2腾讯公司季度收入指数ARMA模型的建立结论（1） （2）致谢语参考文献1 王沁.时间序列分析及其应用M成都：西南交通大学出版社，2008.2 何书元.应用时间序列分析 M.北京:北京大学出版社，2003.3 刘巍.计量经济学软件：EViews操作简明教程M. 广州：暨南大学出版社，2009.4 李正辉.时间序列分析实验M北京：中国统计出版社，2010.5 肖枝洪.郭明月. 时间序列分析与SAS应用M武汉：武汉大学出版社，2009.6 张树京.时间序列分析简明教程M北京：清华大学出版社，2003.7 艾德春,韩可琦. 我国煤炭开采总量的 ARMA模型研究J. 煤炭技术，2011(11)：9-118 范玉妹，玄婧. ARMA算法在GDP预测中的应用J. 江南大学学报：自然科学版，2010(6)：736-7409 杨茂. ARMA计量技术下河南省农民增收的预测模型研究J. 经济经纬，2007(4).114-11610 Ergin Erdem , Jing Shi. ARMA based approaches for forecasting the tuple of wind speed and direction J .Applied Energy, 201011 魏宗舒.概率论与数理统计教程M北京：高等教育出版社，2004.8
