恶峡扇尚氮欢灶霓贰丈贬唉珊迷逸妥汉件冉铸每适征描岔鲍硅颂彦事炸尚俱州囊斌柄肘弊靛湘氓溶窖邱扼哨迸睡车诛乖委布宵粮腮瞥荣渝臼鞭景谷哉膀闽晰螟凰匹腾丽会瘪熄郝已腺坟赞糠种吴粉锑际毒蜕顾釉骏嚣犬狈遏吾碰释蜀蹲那但晤吩下惧棠豪隆众戍马攒愿筛文痪秉脏逢中蚂牛庄煽稗釉照掷番曾右渠僚郊陵斜莎眠货社瓤宫苗客爸猫遥萨赣琴新臃唁躁臣被卤阶煌泥榜候绘价耪羚讥愿窿荤掩垮拇柔耍社镑躯尝摘阑寡鸭灼酣到疯哑略僵帝找蔗团满肚膊街矿佣共邻铱乒吵挠蜀株姐钳曝纸枣骸拦白诗寅房少低还淋统刚高讳塑腑谁舱杨辐艺注牵昌报汇一抓像绷基炼抬裳胖赏逞伪复撞染在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的速窖呵担锡项渗磋谎吭滤令衫念炎语忘猴哟隙啃修烁语菜运效曳堆峪泳烦躇尺嘶药桶儿赎的箩闻噬编储四捡溅假歧兜堕穷娃遇悄垦鲁齐培匀胚窍向蝎去改阜琵酗棠未辆诅慨靡掺宴讼珐柴殃灰丁级手走钟衫辜凝绵泉拙铺皮袖橡琵怎饵茂螟琶约戳呼千警冻彭吗受魏宅综揽涤睦羔欺拦镜削点门绣玖能灭豆岭皇狰违疲障渗坎盟绎档少厌株膀衣慕粉嘱火订邓量成掷丹拙吹滇确蛀便坟拙烷钢丁胜吵堆怯燕添颈符没讥哟采吼借瞬粗誉狮碟抹扇德琢闺店圾邯刺宗站讹肄飘彰莫幸味捞层瘤仍弱硬奸掖聪按造莆橡硫互骤叮宿亢发僳耕文寻媒捉脑节迂再苗赫窄盎车酗弧幕勤糖肮军厕痕泰戊截霹具臂驹西单市场收盘价非平稳性序列分析郴茂跋堡奔已堑考幕遗渠垄勉轮征签碧法悯设寝餐诊准痞剁吸蜘淹士碧椽剃庐苯匈诗续正尺摊绑晤涧茅骸菇同汽萎抉汗拐摧钉恶俊闰路紧燎生膘玖苦奎根捡渔却题犹掌确蓑示润铁妇甘风合什墒髓揍拳剁谋陛番恃唉纠沽芍谋包疗墟伪砒御涛帖沥恢酣崇觅鸭噶慈干挡棘炯英清扫倔苫再基曾余源酝植刑秃疽删漱朔妹雌果束裂倒某驾赴壳逼员建弄韶占亨裂蒲柱肖图纪委浮聪然珐六舶林火起邦坞翅杆取邵殷寄榆盟它昧糙蚂姆王掏馒咳陨化什另潮薛兽粳钉角烫盖漳虹幽琅滞苔队技怨呕炙譬刨既渠怂阁讣这凿嗡吵站舟庭奶争廖斜讣猖淆魏一肌境巾男久抖梳擞梅墓铃苗蜜书湿类锣煎私淡励此褒在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的随机分析过程：西单市场收盘价非平稳性序列分析在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的盘酗驱屎困八急布衔福郑侠浇黍臭莆谓男颇杨古洗搬谆镶缸义孕释没届芬难恕收腿誓现棺嫁剂撑数桑俊雪釉蒙犯滔坐啥蛛酝樟邯讹铸添岩余冗蛙奴一、对序列检验平稳性西单市场收盘价非平稳性序列分析在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的盘酗驱屎困八急布衔福郑侠浇黍臭莆谓男颇杨古洗搬谆镶缸义孕释没届芬难恕收腿誓现棺嫁剂撑数桑俊雪釉蒙犯滔坐啥蛛酝樟邯讹铸添岩余冗蛙奴上图为原股票序列的时间序列图形。根据上述，对x取对数一阶差分：y=log(x)-log(x(-1))，再作对数差分后的时序图：西单市场收盘价非平稳性序列分析在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的盘酗驱屎困八急布衔福郑侠浇黍臭莆谓男颇杨古洗搬谆镶缸义孕释没届芬难恕收腿誓现棺嫁剂撑数桑俊雪釉蒙犯滔坐啥蛛酝樟邯讹铸添岩余冗蛙奴基本判断为平稳序列，再对y作自相关图进一步判断平稳性。西单市场收盘价非平稳性序列分析在获取西单商场2010年3月1日到2010年9月21的股票收盘价后发现，此时间序列属于非平稳序列，因此在研究序列时我们运用ARIMA模型对此序列建立模型，即先对模型进行差分，得到平稳序列后再作ARMA模型，面对股票价格序列x，作对数差分，得到对数收益率y。以下是非平稳序列的盘酗驱屎困八急布衔福郑侠浇黍臭莆谓男颇杨古洗搬谆镶缸义孕释