文献类型：期刊文章

作　　者：李玲玲[1] 辛浩[1]

LI Lingling;XIN Hao(Department of Computer Science and Technology,Huaibei Vocational and Technical College,Huaibei,China,23500)

机构地区：[1]淮北职业技术学院计算机科学技术系,安徽淮北235000

出　　处：《福建电脑》

基　　金：安徽省自然科学研究重点项目“基于机器学习的终端入侵检测系统(IDS)”(No.2023AH052869);淮北职业技术学院自然科学研究重点项目“基于交通流数据驱动的概念漂移发现及检测模型”(No.2020-A-6)的资助。

年　　份：2024

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：25-29

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：时间序列是进行趋势分析的方法之一。随着大数据时代的到来,经济趋势、企业经营、市场预测和天气预测等常常需要进行预测和分析。本文对某知名化妆品公司2010年至2018年间的2122条股票数据,采用ARIMA模型进行趋势分析,预测未来的发展趋势。通过模型的拟合与效果考核,所得到的结果说明了应用ARIMA模型对股票进行趋势分析时,可以取得较好的预测效果。

关 键 词：时间序列 股票数据  预测模型  自回归积分滑动平均模型  

分 类 号：TP399]