下图是每日股价的散点图。我的目标是预测公司未来的股价。
从散点图中，它似乎是一个乘法模型，所以我试图在 R 中“分解”它。但是它说“时间序列没有或少于 2 个周期”。我还获得了一个周期图，它在频率接近 0 时只有一个峰值。
但是，我的老师告诉我，这个时间序列不能有趋势，因此要消除季节性，我必须将其周期视为 7，然后选择合适的模型消除它。谁能告诉我什么是合适的模型以及适当的理由？还有，这个系列真的不能有趋势吗？
时间序列数据分析
数据挖掘
r
时间序列
预报
数据分析
2022-02-27 23:04:43
2个回答
作为金融背景的人来说，股票价格过程的“通常”模型是
即我们假设回报（不是绝对价格变化，即 dS/S 大约是价格的每日百分比变化）具有等于无风险利率（利率 r）和随机冲击的“漂移”有标准差
所以它基本上与你被问到的相反，我会期待一个趋势（但很难有信心地估计）而且我不会期待任何季节性，你可以通过每日差异来拟合算术模型。
您是否尝试过第一个差异？这相当于采用一阶导数，通常是去除时间序列趋势的好方法。
但是，如果您想使用季节性，请拟合形式的回归模型
在哪里是季节之间的时间段数。例如，如果您有每月观察，使用可能是有道理的，因为这消除了年度季节性。
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