拓端tecdat|R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）,最近我们被要求撰写关于arima的研究报告，包括一些图形和统计输出。

很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。

时间序列中的预测模型是什么？

预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。时间序列预测属于定量预测的范畴，其中统计原理和概念应用于变量的给定历史数据以预测同一变量的未来值。使用的一些时间序列预测技术包括：

• 自回归模型（AR）
• 移动平均模型（MA）
• 季节回归模型
• 分布滞后模型

什么是自回归移动平均模型（ARIMA）？

ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据平稳。

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ARIMA模型结合了三种基本方法：

• 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。
• 差分（I-for Integrated） - 这涉及对时间序列数据进行差分以消除趋势并将非平稳时间序列转换为平稳时间序列。这由模型中的“d”值表示。如果d = 1，则查看两个时间序列条目之间的差分，如果d = 2，则查看在d = 1处获得的差分的差分，等等。
• 移动平均线（MA） - 模型的移动平均性质由“q”值表示，“q”值是误差项的滞后值的数量。

该模型称为自回归整合移动平均值或Y t的 ARIMA（p，d，q）。我们将按照下面列举的步骤来构建我们的模型。

第1步：测试和确保平稳性

要使用Box-Jenkins方法对时间序列进行建模，该系列必须是平稳的。平稳时间序列表示没有趋势的时间序列，其中一