股票走的平穩(wěn)，我們在這里尋找的是一只價(jià)格走勢非常穩(wěn)定的股票，如何判斷其穩(wěn)定性？首先要理解均值回歸是什么意思。

　　均值回歸是金融學(xué)里面的一個(gè)重要定律，主要是指資產(chǎn)價(jià)值無論是高于還是低于價(jià)值的中心，那么都會(huì)以比較公安的概率回歸中心的趨勢，均值回歸雖然起源于西方金融理論，但本質(zhì)上與中國傳統(tǒng)哲學(xué)中的極端相遇原理是一致的。股票走的比較平穩(wěn)

　　均值回歸現(xiàn)象最早是由芝加哥大學(xué)行為金融學(xué)教授理查德塞勒和威斯康星大學(xué)教授沃納德邦特提出的。在1985年發(fā)表的文章《股市是否反應(yīng)過度》中，塞勒和德邦特提出了他們的研究發(fā)現(xiàn)：以3-5年為一個(gè)周期，業(yè)績不佳的股票開始走出困境而走得很好，而原來的贏家卻走下坡路，這種逆勢不僅體現(xiàn)在股價(jià)上，也體現(xiàn)在公司的盈利能力上。

　　邁克爾波特競爭理論對公司和行業(yè)利潤的平均回報(bào)給出了合理的解釋：當(dāng)行業(yè)盈利時(shí)，新進(jìn)入者的競爭降低了利潤，當(dāng)行業(yè)不盈利時(shí)，退出者為行業(yè)利潤的恢復(fù)創(chuàng)造了條件。

　　對于時(shí)間序列的預(yù)測，自回歸綜合移動(dòng)平均模型是時(shí)間序列中最重要的模型之一，其中ar是自回歸，p是自回歸項(xiàng)；MA是移動(dòng)平均線，q是移動(dòng)平均線項(xiàng)數(shù)，d是時(shí)間序列變?yōu)槠椒€(wěn)時(shí)產(chǎn)生的差異數(shù)。

　　ARIMA模型是指將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后只回歸因變量的滯后值和隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值的模型。

       模型的建立大致分為以下步驟：

　　繪制數(shù)據(jù)，觀察是否是穩(wěn)定的時(shí)間序列；對于非平穩(wěn)時(shí)間序列，應(yīng)先進(jìn)行D階差分運(yùn)算，將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列。

　　分別得到平穩(wěn)時(shí)間序列的自相關(guān)稀疏ACF和部分自相關(guān)系數(shù)PACF，通過對自相關(guān)圖和部分自相關(guān)圖的分析，得到最佳的P類和Q階。

　　從上面獲得的D、P和Q獲得ARIMA模型，然后開始對獲得的模型進(jìn)行測試。

　　平穩(wěn)性檢驗(yàn)，我們知道時(shí)間序列的平穩(wěn)性是時(shí)間序列分析的前提，很多人會(huì)有疑問。為什么要滿足平穩(wěn)性的要求？

　　在大數(shù)定理和中心定理中，要求樣本同分布，我們的很多建模過程都是基于大數(shù)定理和中心極限定理的前提。如果它不滿意，那么得到的很多結(jié)論都不靠譜，平穩(wěn)性檢驗(yàn)可采用觀察法和單位根檢驗(yàn)法。

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