判别分析在股票市场的应用

㈠ 统计学在股票中的应用有那些方面

股票价格指数(以下有时简称股价指数)是我们统计学里指数中的一种。它反映一定时期内某一证券市场上股票价格的综合变动方向和程度的动态相对数。由于政治经济，市场及心理等各种因素的影响，每种股票的价格均处于不断变动之中；而市场上每时每刻都有许多股票在进行交易。为了从众多个别股票纷繁复杂的价格变动中判断和把握整个股票市场的价格变动水平与变动趋势，美国道.琼斯公司的创始人之一查尔斯.亨利.道第一个提出了平均股票价格指数作为衡量尺度，这就是久负盛名的道.琼斯平均股价指数。如今，世界各国的股价市场几乎都编有股票价格指数，较有影响的除道.琼斯指数以外，还有美国的标准.普尔股价指数(有时记为S&P500指数)、纽约证券交易所票价指数，英国的《金融时报》股价指数、日本的经济新闻社道氏平均股价指数以及香港的恒生指数等。股价指数可以为投资者和分析家研究，判断股市动态提供信息。它不仅反映股票市场行情变动的重要指标，而且是观测经济形势和周期状况参考指标，被视为股市行情的“指示器”和经济景气变化的“晴雨表”。在我国大陆，主要有上证指数和深证指数。

编制股票价格指数的意义在于

(1)综合反映股票市场股票价格的变动方向和变动程度。(2)据此进行因素分析，分析各种股价对股票市场股价总水平的影响程度。(3)分析股价长期内的变动趋势。(4)在宏观上，股指可以预测国民经济景气情况和企业经营业绩。

(一)股票价格指数的一般概念

1.股价平均数：它是用来反映多种股票价格变动的一般水平。股票价格平均数由证券交易所、金融服务公司、银行或新闻机构编制的，用以反映证券市场股票价格行市变动的一种价格平均数。

由于股票市场上各上市公司股票价格变动的方向和幅度不可能一致，为了衡量由各种股票共同组成的大市整体价格水平和整个市场总体变动方向，一些组织开始编制了股票价格平均数。1981年6月，“道.琼斯公司”的共同创立者之一——查尔斯.亨利.道在《客户午后通讯》上首先发表了一组后来被称为“道.琼斯工业股股票价格平均数”，是世界上最早的股票价格平均数，一般计算步骤是：先选定一些有代表性的样本公司，再通过简单算术平均法，以这些公司股票收盘价之和除以样本公司数得出。计算公式为：

P=(ΣPi)／N

其中，P代表股票价格平均数，N代表样本公司个数，Pi代表第i家公司股票计算期的收盘价。

2.基期：指在编制股票价格指数时，被确定作为对比基础的时期。这个时期可以是某一日，也可以是某一年或若干年。例如，意大利商业银行股票价格指数基期是一年，即以某一年全年股票价格平均数作为对比的基础；标准.普尔500种和400种工业股股价指数则以1941—1943年为基期。通常较多采用以某一日作为计算基期。由于股票价格指数是由现期水平同基期水平相比较得出，因此，基期的选择对指数绝对数大小具有重要影响。影响股票价格指数绝对水平大小的另一个重要因素是基数。

3.基数：指股票价格指数在基期的数值。在大多数国家中，基数都定为100，也有定为10(如标准.普尔500种股票价格指数)、50(如纽约证券交易所综合股价指数)，还有的定为500(如澳大利亚证券交易所有普通股股价指数)、1000(如香港远东指数，加拿大多伦多300种股票价格综合指数)等。基数有大小，对股票价格指数绝对数大小有重要影响。

4.点：是股票价格指数的计算单位，在采用股票价格平均数和股票价格指数衡量股市行情变动的情况下，作为计算单位的“点”具有不同含义。在前一情况下，“点”代表的是平均水平的价格单位，是一个金额概念，同货币单位(如元)在类似的含义上运用，如平均价格指数为150点，即意味着市场上股票价格的平均水平为150元。在后一情况下，“点”反映的是计算期价格水平相对于基期价格水平变动的幅度，是指“百分点”(或“千分点”等)的意思，一般不能直接同金额概念等同起来，如基期指数定为100点，计算期指数为150点，即意味着计算期股票价格水平是基期水平的150%。但无论在任何场合，“点”总是衡量股票价格行情起落变动的尺度。由于世界各国的股票市场都编制有若干不同的股票价格指数，其选定的基期、确定的基数不同，尤其是计算方法的差异，针对不同股票市场的股票价格指数，与同一股票市场的不同股票价格指数，在绝对数上并没有可比性。但是随着资本主义经济一体化趋势的加强，各国不同股票价格指数变动趋势在一定程度上具有了“联运性”，这一点尤其是在1987年10月的世界股市崩溃时得到了印证。

㈡ 怎么判断股票市场的大势

要判断股市的大势，不是靠单单几个指标，看一看均线，看看K线图就可以做出判断的。要了解宏观经济数据，利率汇率，相关市场如期货，黄金等，在就是如何判断媒体机构导向。
买股票前先进行大势研判：
1、大盘是否处于上升周期的初期——是——选股买入。
2、宏观经济政策、舆论导向有利于那一个板块，该板块的代表性股票是哪几个，成交量是否明显大于其它板块。确定5-10个目标个股。
3、收集目标个股的全部资料，包括公司地域、流通盘、经营动向、年报、中报，股东大会(董事会)公告、市场评论以及其它相关报道。剔除流通盘太大，股性呆滞或经营中出现重大问题暂时又无重组希望的品种。

㈢ 找出在中国股票市场中找出三种经典的K线形态，并作简要分析。

LZ点击下面的图片放大后对着看：

1.这个叫“出水芙蓉”：前期日K线阴阳交错，和多条均线交缠在一起，某日突然带量拉出大阳线，一举突破所有均线的压制，同时短期均线也突破中长期均线呈多头排列，后市强烈看高一线。

2.这个叫“T型反转”：市场经历一段时间的连续下跌之后，日K线走出“T”字形态，并且当日在下跌过程中成交量极度萎缩，但在反弹过程中明显放量，显示市场做空功能衰竭，其后日线甚至周线级别的反弹将随时展开。

3.这个叫“剧涨并排红”：由两根相邻的小阳K线构成，它们具有差不多相同的开盘价，阳线实体也大致相等，在盘整或上升趋势中，如果出现这样这个K线形态组合，则后市强烈看涨。

㈣ SPSS统计分析与行业应用案例详解的图书目录

《spss统计分析与行业应用案例详解》
第1章 社会科学调查研究与spss 1
1.1 研究方案设计 1
1.2 调查问卷的制作 2
1.2.1 调查问卷 2
1.2.2 调查问卷的制作步骤 3
1.2.3 制作调查问卷时需要注意的问题 4
1.3 spss和资料的整理与分析 6
1.3.1 用spss读取现成的数据资料 6
1.3.2 用spss录入数据资料 9
1.4 本章习题 13
第2章 描述性统计分析实例 14
2.1 实例一——频数分析 14
2.2 实例二——描述性分析 18
2.3 实例三——探索分析 20
2.4 实例四——列联表分析 27
2.5 本章习题 31
第3章 统计分析报告实例 32
3.1 实例五——观测量概述分析 32
3.2 实例六——观测量按行概述报告分析 34
.3.3 实例七——观测量按列概述报告分析 37
3.4 本章习题 40
第4章 均值过程和t检验案例研究 41
4.1 实例八——均值过程分析 41
4.2 实例九——单一样本t检验 44
4.3 实例十——独立样本t检验 46
4.4 实例十一——配对样本t检验 49
4.5 本章习题 52
第5章 非参数检验案例研究 53
5.1 实例十二——卡方检验 53
5.2 实例十三——二项分布检验 55
5.3 实例十四——两独立样本检验 57
5.4 实例十五——两相关样本检验 61
5.5 实例十六——多独立样本检验 64
5.6 实例十七——多相关样本检验 66
5.7 实例十八——游程检验 69
5.8 实例十九——单样本k-s检验 71
5.9 本章习题 73
第6章 相关与回归分析案例研究 75
6.1 实例二十——简单相关分析 75
6.2 实例二十一——偏相关分析 78
6.3 实例二十二——距离分析 80
6.4 实例二十三——简单线性回归 83
6.5 实例二十四——多重线性回归分析 85
6.6 实例二十五——曲线回归分析 88
6.7 实例二十六——非线性回归分析 91
6.8 实例二十七——加权最小二乘回归分析 94
6.9 实例二十八——二阶段最小二乘回归分析 97
6.10 实例二十九——二项分类logistic回归分析 99
6.11 实例三十——多项分类logistic回归分析 102
6.12 实例三十一——最优尺度回归分析 105
6.13 实例三十二——一般对数线性模型分析 110
6.14 本章习题 113
第7章 方差分析案例研究 116
7.1 实例三十三——单因素方差分析 116
7.2 实例三十四——多因素方差分析 120
7.3 实例三十五——协方差分析 124
7.4 实例三十六——多元方差分析 127
7.5 实例三十七——重复测量方差分析 131
7.6 本章习题 135
第8章 时间序列分析实例研究 138
8.1 实例三十八——时间序列的预处理 138
8.2 实例三十九——指数平滑模型 141
8.3 实例四十——arima模型 144
8.4 实例四十一——季节分解模型 147
8.5 本章习题 150
第9章 聚类分析与判别分析案例研究 152
9.1 实例四十二——二阶段聚类分析实例 152
9.2 实例四十三——k中心聚类分析 155
9.3 实例四十四——层次聚类分析 158
9.4 实例四十五——判别分析 163
9.5 本章习题 168
第10章 主成分分析与因子分析案例研究 169
10.1 实例四十六——主成分分析 169
10.2 实例四十七——因子分析 173
10.3 本章习题 177
第11章 信度分析、对应分析与结合分析案例研究 178
11.1 实例四十八——信度分析 178
11.2 实例四十九——对应分析 181
11.3 实例五十——结合分析 185
11.4 本章习题 189
第12章 新产品上市前的市场调研分析 190
12.1 研究背景及目的 190
12.2 研究方法 191
12.3 研究过程 191
12.4 研究结论 209
12.5 本章习题 211
第13章 关于高校教师素质与教学效果的调查研究 213
13.1 研究背景及目的 213
13.2 研究方法 214
13.3 问卷调查与数据获取 214
13.4 spss分析 217
13.5 分析结论 223
13.6 本章习题 223
第14章 关于产品市场需求的调查研究 225
14.1 研究背景及目的 225
14.2 研究方法 226
14.3 研究过程 226
14.4 研究结论 236
14.5 本章习题 237
第15章 关于高校本科生就业相关问题的调查研究 239
15.1 研究背景及目的 239
15.2 研究方法 239
15.3 研究过程 240
15.4 研究结论 253
15.5 本章习题 253
第16章 spss软件在研究城镇居民消费支出结构中的应用举例 256
16.1 研究背景及目的 256
16.2 研究方法 257
16.3 数据分析与报告 257
16.4 研究结论 277
16.5 本章习题 279
第17章 spss软件在旅游业中的应用举例 280
17.1 研究背景及目的 280
17.2 研究方法 281
17.3 数据分析与报告 281
17.4 研究结论 297
17.5 本章习题 299
第18章 spss软件在医学研究领域中的应用举例 303
18.1 研究背景及目的 303
18.2 研究方法 304
18.3 数据分析与报告 304
18.4 研究结论 318
18.5 本章习题 319
第19章 spss软件在农业统计分析中的应用举例 322
19.1 研究背景及目的 322
19.2 研究方法 323
19.3 数据分析与报告 324
19.4 研究结论 338
19.5 本章习题 339
第20章 spss软件在研究城市综合经济实力中的应用举例 341
20.1 研究背景及目的 341
20.2 研究方法 342
20.3 数据分析与报告 342
20.4 研究结论 356
20.5 本章习题 357
第21章 spss软件在保险业中的应用举例 358
21.1 研究背景及目的 358
21.2 研究方法 359
21.3 数据分析与报告 359
21.4 研究结论 380
21.5 本章习题 381
第22章 spss在银行业的应用举例 383
22.1 研究背景及目的 383
22.2 研究方法 384
22.3 研究过程 385
22.4 研究结论 393
22.5 本章习题 394
第23章 spss在股票市场的应用举例 395
23.1 研究背景及目的 395
23.2 研究方法 396
23.3 研究过程 397
23.4 研究结论 408
23.5 本章习题 410

㈤ 在股票市场每天都有海量信息发布，如何分析判断哪些资讯对自己有用，哪些是混淆视听，骗散户接盘的，多谢

股票资讯关于某某公司的新闻报道对于我们投资者来说往往是后知后觉的新闻，厉害人物早知道早布局，等正式公布出来了我们去跟风是很容易吃亏，要做股票，建议不要过多参考此类公开报道新闻。
投资有风险，这是炒股者都知道的一句话，可是有些人却能在股海中常战常胜，他们有些什么绝招呢，以下六条是炒股心得，做好这些即可：
心得一：买股票之前必须先进行大势研判。
1、大盘是否处于上升周期的初期;
2、宏观经济政策、舆论导向有利于哪一个板块;
3、收集目标个股的全部资料，剔除流通盘太大、股性呆滞或经营中出现重大问题暂时又无重组希望的公司的股票。
心得二：中线地量法则。
1、选择10日、20日、30日均线过去6个月稳定向上之个股，其间大盘如果下跌，该股均表现抗跌，一般只短暂跌破30日均线;
2、OBV稳定向上，不断创出新高;
3、在大盘见底时出现地量，以3000万股流通盘日成交10万股为标准;
4、在地量出现的当天收盘前10分钟逢低分批介入;
5、短线以5%到10%为获利出局点;
6、中线以50%为出货点;
7、以10日均线为止损点。
心得三：短线天量法则。
1、选择近日底部放出天量之个股，日换手率连续大于5%到10%，对之跟踪观察;
2、5日、10日、20日均线出现多头排列;
3、60分钟MACD高位死叉后缩量回调，15分钟OBV稳定上升，股价在20日均线之上走稳;
4、在60分钟MACD再度金叉的第二个小时逢低分批进场;
5、短线获利5%以上逢急拉派发;
6、一旦大盘突变，立即保本出局，以利再战。
心得四：强势新股法则。
1、选择基本面良好、具有成长性、流通盘在6000万股以下的新股;
2、上市首日换手率70%以上，或当天大盘暴跌，次日跌势减缓立即收出较大的阳线，收复首日阴线2/3以上者;
3、创新高买入或选择天量法则买点介入;
4、获利5%到10%出局;
5、止损点设为保本价。
心得五：成交量法则。
1、成交量有助于研判趋势何时反转，口诀是价稳量缩才是底;
2、个股成交量持续超过5%，是主力活跃于其中的明显标志;
3、个股经放量拉升、横盘整理之后无量上升，是主力筹码高度集中、控盘拉升的标志;
4、如遇突发性高位巨量长阴线，情况不明，要立即出局，以防重大利空导致崩溃性下跌。
心得六：不买处于下降通道中的股票。
1、猜测下降通道股票的底部是危险的，因为其可能根本没有底;
2、存在的就是合理的，下跌的股票一定有下跌的理由，不要去碰它，尽管可能有很多人觉得它已经太便宜了。

㈥ 在股票市场怎样分析大盘

股民在股票配资公司配资炒股时是不是都有过这样的经历：看准了某支股票，觉得其升值空间巨大，但是当你买入之后就开始下跌?在经历这样的情况之后你是自怨自艾，觉得自己运气不好，还是会寻找原因?其实，股票市场瞬息万变，股价涨跌是正常的，我们只要学会分析大盘，就可以在很大程度上避免这种情况了。

1、分析大盘走势

在股票配资公司分析大盘走势是最基础的，即使是刚入门的股民也能轻松知晓。众所周知绿色是上升，红色是下跌。分析大盘的走势主要是认清目前市场总的方向，是下跌、盘整、上升中的哪一类。大盘趋势不能看得太短，起码要看以月为单位的中级趋势。

2、分析大盘总成交量的情况

大盘每天的成交量直接反映市场总的活跃程度，当大盘保持适度活跃时我们在股票配资公司才可以买进股票。注意如果大盘总换手率很高，比如高于8%，那要小心形成尖锐的顶部，不能冲动介入，很有可能一买入便开始下跌;总换手率很低，比如低于1%，那就要注意形成底部的可能性，有可能免入直接跌入谷底;总换手在3%5%，则可积极参与，股价上涨可能性较大。

3、仔细研究个股的中长线走势图

你所看中的股票与其历史走势相比，目前处于怎样的地位上，是上升还是下跌?是经历了漫长的下跌之后渐渐构筑底部，还是刚刚创出历史新高，接下来就是下降?就几年来的走势看，它正构筑一个怎样的形态布局，价格稳定在多少?整个均线系统的情况怎么样?

4、分析个股的成交量分布情况

所谓成交量分布，有两重含义：一是指量价关系是否健康平稳;二是指重要的成交堆积区与目前价格之间的相对位置，看它是否有利于筹码锁定。

5、分析个股信息披露情况

上市公司披露的公告信息会影响直接其股价，股民应关注上市公司发布的财务报告、其他一些公告，看上市公司发展潜力，股价是否有提升的空间。比如近期爆出的新城控股公司董事长猥亵小孩的新闻，新闻一出新城控股股价立马暴跌。这时候越早发现新闻的股民越早抛售股票，亏损越少。一些上市公司不愿意披露信息或者不断更换审计公司，这些都是公司运营不健康的表现，应当避免购买此类公司股票。

关于如何分析大盘及个股走势小编就介绍到这里啦，希望广大股民都能慧眼识股，买到好股，转到大钱!

㈦ 判别分析的应用

在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。
在市场调研中，一般根据事先确定的因变量（例如产品的主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或租赁、电视观众和非电视观众）找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有多少类别就有多少类别处理组；自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以建立能够最大限度的区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著，判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值将样本归类。
应用范围
1）信息丢失
2）直接的信息得不到
3）预报
4）破坏性实验
假设条件
1）分组类型在两种以上，且组间样本在判别值上差别明显。
2）组内样本数不得少于两个，并且样本数量比变量起码多两个。
3）所确定的判别变量不能是其他判别变量的线性组合。
4）各组样本的协方差矩阵相等。
5）各判别变量之间具有多元正态分布。
6）样品量应在所使用的自变量个数的10~20倍以上时，建立的判别函数才比较稳定；而自变量个数在8~10之间时，函数的判别效果才能比较理想。当然，在实际工作中判别函数的自变量个数往往会超过10个，但应该注意的是，自变量的个数多并不代表效果好
spss操作：“分析”～“分类”～“判别”～进入判别分析主对话框。
这里有容易引起歧义的二个变量，最上面的为分组变量。对分组变量的了解需要联系判别分析的原理以及适用范围。因为判别分析是已知分类数目的情况下，进行分析，这个已知的分类数目就是这个分组变量。其实，一般分析步骤中，都是先进行聚类分析，聚类之后得到的分类结果就是这个分组变量，然后再选择这个分组变量，进行分析。也就是，聚类分析是母亲，母亲的孩子就是判别分析。得到的判别函数就是预测想要知道的个案究竟属于哪一类。另一个变量就是选择变量，它位于主对话框的最下面。这个选择变量在回归分析相应的对话框中也有，意思就是选择你需要的变量，这个变量可以为数据窗口的一个整个变量，也可以利用子设置“值”进行选择，所以，它的名字叫做选择变量。
“统计量”子对话框：“描述性”栏，包括“均值”“单变量ANOVA”“BoxsM”
需要特别说明，以后只要见到ANOVA这个单词，它的意思就是方差分析，也就是进一步输出方差分析表，其中最重要的就是P值也就是Sig值。
BoxsM复选框：指的是输出对组协方差矩阵的等同性检验的检验结果。也就是对各类协方差矩阵相等的假设进行检验。
“函数系数”栏：其实就是将判别函数系数进行设置。包括“费雪”和“未标准化”。费雪指的是对每一类给出一组系数，并且给出该组中判别分数最大的观测量。
“矩阵”栏：都是复选框，对应相应的矩阵也就是在结果表中的四种数阵。“组内相关”“组内协方差”“分组协方差”“总体协方差”这个都是计算机自动计算，人工计算是不可能完成的任务。
“分类”子对话框：本文也提到过先验概率，先验概率就是已知一部分信息，来了解未知信息也就是后验概率。
“所有组相等”也就是如果分为几类，这所有的类中的先验概率都相等。
“根据组大小计算”各类先验概率按照和各类样本量呈正比。
“使用协方差矩阵”栏：是二个单选框。“在组内”指使用合并组内协方差矩阵进行分析
“分组”指使用各组协方差矩阵进行分析。
“输出”栏～“个案结果”：对每一个观测量输出判别分数，也就是选定变量的个案的分进哪个组的资格得分。实际类，预测类，也就是根据判别得分计算的古今对比。实际类就是目前实际上分为几类，预测类就是过去对未来预测，它们一对比，就可以知道过去和现在差别在哪里。附属选项“将个案限制在”在后面的小矩形框中输入观测量数，含义为仅输出设置的观测量结果，当个案也就是观测量太多，可以用此法。
“摘要表”输出分类小结，给出正确和错分的观测量数，和错判率。
“不考虑该个案时的分类”这个根据字面就可以理解，不赘述。
“图”栏：“合并组”生成一张包括各类的散点图，该散点图根据前两个判别函数得到，如果只有一个判别函数，则生成直方图。
“分组”复选框：有几类就有几张散点图，和上面一样，如果只有一个判别函数，就生成直方图。
“区域图”复选框：将观测量分到各组中去的区域图。此图将一张图的平面划分出类数，相同的区域，每一类占据一个区，各类的均值在各区中用星号标出，如果仅有一个判别函数，即没有此图。
“保存”子对话框：这个设置是非常重要的，并且特别直观，只要选择，就可以在数据窗口生成相应的新变量。这个新变量分别是：“预测组成员”这个预测组成员是根据判别分数，以及后验概率最大的预测分类。也就是，每个个案的预测分类。
“判别得分”这个根据名字就可以理解。该分数=没有标准化的判别系数×自变量的值+一个常数。每次运行判别过程都给出一组表明判别分数的新变量。有几个判别函数就建立几个判别函数减1的新变量。新变量名称词头为dis-。
举例：1 医学实践中根据各种化验结果，疾病症状等判断病人患有什么疾病。
2 体育人才选拔根据运动员的体形，运动成绩，生理指标，心理素质指标判断是否继续培养。
3 动植物分类
判别分析最主要的分析目的：得到判别函数，对未知个案进行预测分类。
“组成员概率”表示观测量属于哪一类的概率，有几类，就给出几类概率值，新变量默认名为dis预测分类数-判别概率，例如有三类，二个判别函数，则新变量名称可以为dis1-1,dis2-1,dis3-1,dis3-2以此类推。
逐步判别分析：只要在主对话框中选择“使用步进式方法”，就可以筛选变量，同时，方法对话框将激活。
“方法”对话框中“标准”栏的设置和线性回归的一样，不赘述。
“方法”栏：原则就是，负面指标越小越好，正面指标越大越好。负面指标是wilks lambda和未解释方差，正面指标是马氏距离，最小F值，Raos V。马氏距离在回归中越大代表这个个案为影响点可能越大，也就是，只有这个个案为影响点，它越重要，越对判别函数影响越大，把它挑出来，也就是马氏距离最大。
结果：1 sig值小于0.05，说明可以继续分析，函数具有判别作用，也就是有统计学意义。
2 数据窗口对话框，将在“保存”子对话框设置的新变量和在主对话框的分组变量进行对比，每个个案被分到哪类，以及判别得分，都一目了然。
3 根据输出表中的系数，可以写出判别函数，进行以后的预测。

㈧ 为什么说正态分布在经济领域应用广泛

正态分布在经济领域的广泛应用：
1．财务会计研究领域
随着金融市场和现代企业制度的建立，财务会计向企业外部提供的财务信息倍受各利益关系人关注，而“财务会计信息有没有用”这样一个挑战性的问题出现了。所以早期的实证会计研究主要是从有效市场假设（EMH）和资本资产定价模型（CAPM）出发，检验财务会计数据与其他经济指标（特别是股价）的关系，如果财务会计指标（特别是会计收益指标）与股票价格相关，则说明会计信息的披露对证券市场的资源配置功能有效。后来这一结论被实证研究所证实，这有效地驳斥了“会计无用论”，从而奠定了实证会计研究的地位。近年来，会计政策选择成为实证会计研究的重心，以解释和预测企业“为什么会选择这种会计政策，而不采取那种会计政策”。例如：会计政策选择与企业规模、地区分布、资本结构、分红计划。债务契约的关系；企业的外部利益关系人对会计信息反应的研究等，如果将上述问题给予抽象，它们都涉及“变量间的相互关系”这样一个可以归结为数学的问题。所以，针对上述问题，在研究随时间变化、具有随机性而又前后相互关联的动态数据时，用到时间序列分析，它包括建立时间序列模型（ARIMA模型）、参数估计及谱估计等理论与方法。在讨论多元变量之间是否存在线性相关时，运用多元线性回归模型、典型相关分析和残差检验。由于正态分布在会计数据中广泛存在，例如，以任一会计科目作为总体，则不同时期该科目数额特别巨大和特别小（如为零）的比较少，则可以视之符合正态分布等，所以与正态分布相关的检验方法被大量使用：检验母体均值与原假设均值是否具有显著差异的U一检验，检验两个母体均值是否相等的T一检验，检验母体的方差与原假设方差是否具有显著差异的X2一检验，检验两个正态母体方差是否相等的F一检验。对不确定的母体分布采用非参数统计方法，如非参数检验。国外实证研究证实股票价格波动具有马尔可夫性，即在有效的资本市场中现在的股票价格已反映了以往和现在的全部经济信息，以前的股价行料对将来的股价波动不再具有信息价值，“将来”只与“现在”有关，而与“过去”无关。解决这方面问题的模型有：回归一马尔可夫模型、随机游动模型。
2．理财、管理会计研究领域
现代理财论，总的说来是围绕估价问题而展开的，这里所说的估价，既包括对个别“资本资产”的估价，也包括对企业总体价值的估价。如探讨投资风险和投资报酬的投资组合理论（Portfolia Theory），后来该理论又发展为资本资产定价模型（CAPM），套利定价理论（Arbitrage Pricing Theroy）、探讨资本结构与企业总价值关系的资本结构理论（Capital Structure Theory）、MM（Modigliani， Miller）理论、米勒模型（Miler Model）等。其中广泛应用了微积分、线性代数及概率论与数理统计。针对创新金融工具的估价模式——期权定价模型则广泛地应用了偏微分方程、随机微分方程及倒向随机微分方程等较为先进、复杂的数学理论与方法。
管理会计主要是利用信息来预测前景，参与决策。筹划未来，控制和评价经济活动等，保证以较少的劳动消耗和资金占用，取得较好的经济效益。管理会计应用的数学方法也相当广泛，例如预测成本和销售额时采用回归分析，评价企业财务状况、投资效益时采用层次分析法，预测经营状况是采用具有吸收状态（企业破产）的马尔可夫链。另外还有“经济定货量”模型、“经济生产量”模型、敏感分析、弹性分析等，则是应用微分学解决经济问题的一些典范。管理会计中许多问题可以归结为：数学分析中的极值问题；数学规划中一定约束条件下的目标函数的最值问题；马尔可夫相关理论问题；在约束条件和目标函数不能用线性方程或线性函数表示时的非线性规划问题；在解决多阶段决策问题时的动态规划问题；解决如何经济、合理地设置服务设施，从而以最低成本最大地满足顾客需要问题时的排队论问题，如人力资源选择，机器设备选购等；导源于宏观经济管理并在微观经济管理中也有广泛地应用的投入——产出分析问题，例如，用于多阶段生产条件下生产与成本计划的制定。
3．审计研究领域
审计主要是通过对财务会计信息的鉴证，以增强信息使用者对财务会计信息信任程度。在审计中最常用的数学方法是抽样技术。随着统计科学和企业规模的不断发展，许多会计公司将统计抽样理论与审计相结合，设计出了审计抽样技术。对受审单位的内部控制制度有效性进行符合性测试时，采用属性抽样，如连续性抽样，发现抽样。在实质性测试中采用变量抽样，如分层随机抽样及累计概率比例抽样法（PPS），这对于减少审计风险和成本，提高审计工作效率和效果意义重大，因为严格遵循随机原则抽取样本，根据总体容量、误差率、精确度、可信水平等因素综合分析得到样本容量，其分布规律更加接近于审计总体的分布规律。另外，在预测突发事件或不确定性问题时，历史数据或既定的模型并不能完全反映它们，在这种情况下还要结合专家的专业判断、经验进行预测，也就是说，这一步的后验分布又是下一步先验分布的基础，不断对模型进行修正使之“动态化”，以提高预测精度。近年来，判别分析模型和聚类分析模型在国外也开始引入审计研究领域。对于定性资料的统计分析方面，Logit模型和probit模型被广泛应用，例如用于预测注册会计师签署审计意见类型等。
值得注意的是，当人们寻求用定量方法处理复杂经济问题时，容易注重于数学模型的逻辑处理，而忽视数学模型微妙的经济含义或解释，实际上，这样的数学模型看来理论性很强，其实不免牵强附会，从而脱离实际。与其如此，不如从建模型一开始就老实承认数学方法的不足，而求助于经验判断，将定性的方法与定量的方法相结合，最后定量。

㈨ 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。

㈩ 如何分析判断股市的月线周线和日线KDJ

1、KDJ日、周、月线低位金叉——低位启动，坚决买进。

2、KDJ日线金叉，周、月线高位运行——面临调整，不宜介入。

3、KDJ日线金叉，周线KDJ向上，月线KDJ向下——反弹行情，少量参与。

4、KDJ日线金叉，周线KDJ向下，月线KDJ向上——主力洗盘，周线反转。

5、KDJ日、周、月线高位运行———风险在即，不宜介入。

6、KDJ日线高位运行，周、月线低位运行——短线回调，二次金叉。