A. 时间序列分析capm需要哪些数据
做CAPM分析需要一个market portfolio，过去人们总是选择纽约股票市场模拟这么一个market portfolio。后来Roll1976年写了一篇文章，说这种方法未必正确，因为这样得出来的数据确实在mean-variance efficient frontier 上，但是不一定就是market portfolio。
后来人们提出了一种方法，用managed portfolio，把时间序列中条件期望变成无条件期望，常常关注的变量就是 the market return， the D/P ratio， the term premium， market return 乘以 the D/P ratio，market return 乘以 the term premium。这被称为五要素模型（five-factor model）。
B. 这是用股票收盘价形成的时间序列数据线性回归模型，求大神帮忙进行回归诊断！
还诊断啥 你看看那R-squared，这模型能用吗 然后回归系数也没有通过显著性检验
C. 时间序列在股市有哪些应用
时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。
D. 基于时间序列分析的股票价格短期预测，这个开题报告怎么弄，收费的就不用麻烦了
你好，希望我们可以帮你。相关资料在知网，万维网能查到资料。基于时间序列分析的股票价格短期预测开题报告是我们特长，我们的服务特色：支持支付宝交易，保证你的资金安全。3种服务方式，文章多重审核，保证文章质量。附送抄袭检测报告，让你用得放心。修改不限次数，再刁难的老师也能过。
E. 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
F. 在用时间序列分析股票时，如果连续两天收盘价一样，为什么要剔除一天的数据
谢谢你,让我知道还有时间序列这个东西
你认为时间序列研究资本市场有效果么,
G. 哪种时间序列分析法可以用了分析股票
斐波那契算吗
H. 时间序列分析的基本步骤
时间序列建模基本步骤是：
①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
I. 股票指数的周数据，指的是当周最后一天的数据，还是应该为当周所有交易日的平均值
股票指数的周数据，指的是当周所有交易日的数据，
不是当周所有交易日的平均值。
一般股票软件里有周k线，还有对应的各种数据。
J. 基于时间序列分析的股票价格优势趋势预测的sas的程序
如果你指的是momentum，即动量交易的话，这个是一个搞金融学asset pricing常用的方法，你可以去找这方面的文献，有告诉你怎么编程思路的。我们有这样的程序，但是除非是研究合作，不可能共享出来的。