一、研究背景和意义
随着经济的迅速发展和技术的进步，炒股已经不再是少数金融专业人士的专属领域，而是成为了社会广泛关注的话题。股市投资既有赚取丰厚收益的机会，也伴随着一定的风险，因此对股票未来走势的预测具有极为重要的现实意义。预测模型中的多元线性回归模型和时间序列模型已被广泛用于经济学、社会科学、医学等领域，它们的应用为股票市场的研究和预测提供了有力工具。
本文以2021年上证00001股票的日线数据为基础，运用统计学的思想，分别构建了多元线性回归和时间序列的预测模型，旨在分析主要影响股票价格的因素，并运用时间序列模型对未来一段时间内的股票价格进行预测和分析，从而得出有关股票市场的结论。。。。。
二、研究现状
股票价格的预测一直是金融界和投资者们所关注的焦点问题。随着金融市场的不断发展和上市公司数量的增加，股票价格受多种因素的影响，包括公司财务状况、宏观经济指标、市场情绪等。为了更准确地进行股票价格预测，研究人员提出了多种不同的预测方法，包括传统的多元线性回归模型、时间序列分析方法，以及机器学习方法如支持向量机、粒子群和神经网络等。
三、理论部分
。。。。
四、实证分析
数据来源是2021.07.01-2022.03.01上证00001股股票的日线数据。原始数据图如下：
各个特征如下：
原始数据展示：
dataset<- read.csv("00001.csv")
dataset
#####描述性统计分析
summary(dataset)
###画出RII（%）人民币国际化指数柱状图
price<-dataset$close
price
随后对数据进行描述性统计分析，体描述性统计如下，其中包括了各个变量的最大值、最小值、中位数、1/4分位数和3/4分位数等。
随后对相应的特征变量进行可视化：
从上面股票收盘价的可视化图可以看出，随着时间的不断变化，股票的收盘价整体上是逐步上涨的。随后再看看其他的特征：
par(mfrow = c(3, 3)) #让图片以2行3列的形式排列在一张图上
boxplot(dataset$open, main = "股票开盘价")
boxplot(dataset$high, main = "股票最高点价")
boxplot(dataset$low, main = "股票最低点价")
boxplot(dataset$close, main = "股票收盘价")
boxplot(dataset$pre_close, main = "股票昨日收盘价")
boxplot(dataset$change, main = "股票涨跌点")
boxplot(dataset$pct_chg, main = "股票涨跌幅")
boxplot(dataset$vol, main = "股票交易量")
boxplot(dataset$amount, main = "股票成交额")
从上面特征箱线图可以看出，全部特征大体的分布是正常的，但是还是有些特征存在离群点，例如涨跌点和涨跌幅等等，接下来看看各个特征的相关系数。
library(ggcorrplot)
corr = cor(dataset[, c(3:11)])
p.mat <- cor_pmat(dataset[, c(3:11)], use = "complete", method = "pearson")
ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", lab = TRUE, p.mat = p.mat,
insig = "blank")
从上面的相关系数热力图可以看出，收盘价与最低点、最高点以及开盘价和昨日收盘价的相关性非常高，这也符合常规，具有科学性。
接下来看看具体的相关系数：
结果也和上面一样，接下来进行多元线性回归：
###多元线性回归
fit <- lm(`close`~.,dataset[, c(3:11)])
summary(fit)
##逐步回归
fit1 <- step(fit,direction = "backward")
summary(fit1) 
只要昨日收盘价和变化率是显著的，接下来进行逐步回归：
随后对模型进行相应的检验：
#异方差检验
library(foreign)
library(zoo)
lmtest::bptest(fit1)
p值为0.2107 ，即接受原假设，即存在异方差。
接下来，画出残差图：
par(mfrow=c(2,2))
plot(fit1)
接下来首先画出时间序列图：
####将数据变为时间序列数据，并可视化其图形
HL<-ts(pirce,frequency = 365,start = 2022.3)
HL
plot(HL,main = "AMD股价变动",xlab = "时间",ylab="收盘价变动量",col = 'red')
接下来进行白噪声检验，通过检验才能继续建模。
随后画出自相关和偏自相关图：
acf(HL,main='ACF',lag.max = 12)
pacf(HL,main='PACF',lag.max = 12)
在平稳性检验之后发现并不平稳，故要进行差分操作：
接下来进行模型自动定阶和拟合：
###模型拟合
HL.fit<-auto.arima(HL)
HL.fit
arima<-auto.arima(HL,trace=T)
accuracy(HL.fit)
接下来进行模型诊断，先画出qq图：
最后进行模型预测和结果可视化：
###模型预测5期
per_HL<-forecast(HL.fit,h=5)
per_HL
plot(per_HL)
五、结论与展望
通过本文的分析，我们可以清晰地了解到多元线性回归模型和时间序列模型这两种不同的预测方法，以及它们在股票价格预测中的应用。。。。。
总之，本文的研究为我们提供了对不同预测方法的深入理解，并强调了它们各自的优点和局限性。在股票价格预测领域，选择合适的模型取决于具体情况和需求，未来的研究将继续推动预测模型的发展，以更好地应对市场的复杂性和不确定性。
参考文献
[1]杨光宇.基于股票相关性对五种股票预测的线性回归方法的对比分析[J].现代商业,2022,No.654(29):42-45.DOI:10.14097/j.cnki.5392/2022.29.037.
[2]李勇.多元线性回归模型及股票板块指数预测[J].全国流通经济,2017(10):62-63.DOI:10.16834/j.cnki.issn1009-5292.2017.10.031.
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