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基于时间序列分析的股票价格趋势预测研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着信息技术的迅速发展，股票市场已成为投资者的热点关注之一。股票价格变动不仅仅与其发行公司的经营和发展有关，还受到宏观经济、政策法规等因素的影响。因此，股票价格的趋势预测一直是投资者关注的重要话题，预测股票价格走势将帮助投资者更好的规避风险，制定更有效的投资策略。
基于时间序列分析的预测方法已经成为股票价格预测研究的主流方法之一，其基本思想是通过对历史股票价格的数据进行统计分析，构建出股票价格变化的模型，以预测未来股票价格的趋势。因此，本研究旨在基于时间序列分析方法，研究股票价格趋势的预测问题，探索更加有效的股票价格预测方法和技术。
二、研究内容和方法
1.研究内容
本文将基于时间序列分析方法，从以下几个方面进行研究：
（1）探索时间序列分析方法在股票价格预测中的应用。
（2）构建股票价格变化的数学模型，包括ARIMA、ARCH、GARCH等常用模型。
（3）通过实证分析，比较各种股票价格预测模型的优缺点。
（4）提出针对不同投资者的投资建议。
2.研究方法
本文将采取以下两种主要的研究方法：
（1）文献调研法：通过查阅相关文献，总结和分析时间序列分析方法在股票价格预测中应用研究的主要进展和问题。
（2）实证研究法：通过选取某一支股票为研究对象，通过时间序列分析方法建立股票价格预测模型，并利用历史数据进行实证分析，比较各种股票价格预测模型的优缺点。
三、研究计划
计划完成如下阶段的研究工作：
时间节点研究内容
第1-2周调研文献，总结研究现状和问题
第3-4周构建股票价格变化模型
第5-6周利用历史数据进行实证分析
第7-8周比较分析各种股票价格预测模型的优缺点
第9-10周提出针对不同投资者的投资建议
第11周撰写开题报告
四、预期目标和成果
预期完成下列目标和成果：
（1）总结和分析时间序列分析方法在股票价格预测中的应用研究现状和问题。
（2）在多种股票价格预测模型中选择最佳预测模型，并实现较高的预测准确率。
（3）提出相应的股票投资建议，使投资者更好的进行股票投资。
五、参考文献
[1]交大学报:工程与管理学版,2002,(06):45-49
[2]孙某,股票价格的预测方法比较与应用研究,南安市科技文献报告,2017,(11):12-20
[3]祁程程,时间序列分析方法应用于股票价格预测研究,市场经济研究,2018,(08):56-62
[4]ArthurF.BurnsandWesleyC.Mitchell,MeasuringBusinessCycles,1946.
[5]BoxGEPJenkinsGM,TimeSeriesAnalysisForecastingandControl,SanFrancisco:Holden-Day,1970.