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研究生:謝易鈞
研究生(外文):Yi-Chun Hsieh
論文名稱:R於SAS/IML Studio之整合應用研究-以鴻準公司股價分析為例
論文名稱(外文):Integration and Application with R in SAS/IML Studio–Practical Study of Stock Price of Foxconn Technology Company
指導教授:陳立信
指導教授(外文):Lee-Shen Chen
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:應用統計資訊學系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:ARIMA模式R語言strucchange套件SAS/IML studio
外文關鍵詞:strucchange packageSAS/IML studioR languageARIMA model
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近年來由於電腦科技的進步,使得統計軟體有顯著提升與發展。各軟體為了符合使用者的需求變得更為便利與人性化。單一軟體隨著使用者的需求而提供許多套件。但經由單一軟體所提供的套件往往對學術上更進階的使用者而言,則常顯不足。由於各軟體之間均有其優點,若能互相支援,將可提供更佳的方便性,也讓不同軟體業者擁有更大的效益。現今SAS亦開發相關套件引進R語言來補足其未提供的功能,讓使用者能放入其所需要的程式。本論文以鴻準公司1996年至2011年股價日資料為例,探討其股價變動趨勢,將採用時間序列方法進行分析。由於SAS語法中沒有提供結構轉變點的分析功能,因此文中將連結R語言所提供之strucchange免費套件來進行,經由SAS/IML Studio 3.2與R語言之互動式連結功能,建立並分析該公司股價日資料的ARIMA模式,發現在ARIMA(2,1,2)與ARIMA(3,1,3)為公司最佳模式。
There are progressive developments of computer statistical software in the recent years. By the needs of users, these software become more and more convenience and humanity. They are not only provided functions, packages by their own language, but also provided many interfaces to connect with other languages. This helps user more elastically to manage and analyze data, especially for statisticians. Because, SAS software doesn’t support the structural changes function for time series problem, we apply “strucchange” package of R language into SAS/IML Studio 3.2 to solve this problem. We study the daily stock price of Foxconn Technology Company by ARIMA model. Through R and SAS/IML Studio, we found the best ARIMA model is ARIMA(2,1,2) and ARIMA(3,1,3).
致謝……………………………………………………………………. Ⅰ
中文摘要………………………………………………………………. II
英文摘要………………………………………………………………. Ⅲ
目 錄…………………………………………………………………. Ⅳ
圖目錄…………………………………………………………………. Ⅵ
表目錄…………………………………………………………………. Ⅷ
第一章 緒論…………………………………………………………. 1
第一節 研究背景與動機……………………………………………… 1
第二節 研究目的……………………………………………………… 2
第三節 研究流程……………………………………………………… 2
第四節 研究範圍與限制……………………………………………… 4
第二章 文獻探討……………………………………………………… 5
第一節 R軟體之介紹…………………………………………………. 5
第二節 SAS軟體介紹…………………………………………………. 7
第三節 SAS/IML Studio介紹………………………………………… 8
第四節 ARIMA研究之相關文獻……………………………………… 14
第三章 研究方法……………………………………………………. 18
第一節 SAS/IML Studio與R………………………………………… 18
一 基本軟硬體配備……………………………………………. 18
二 SAS/IML Studio安裝………………………………………. 20
三 SAS/IML Studio 操作方法………………………………… 20
四 嵌入SAS程式………………………………………………… 30
五 嵌入R程式………………………………………………………… 32
第二節 ARIMA模式…………………………………………………… 35
一 時間序列之基本概念………………………………………. 35
二 ARIMA模式之組成…………………………………………… 38
三 ARIMA模式檢定及估計……………………………………… 40
第四章 個案研究……………………………………………………. 45
第一節 鴻準公司股價分析資料的匯入與讀取………………. 45
第二節 鴻準公司股價的變動趨勢分析………………………. 46
第三節 資料轉入R及其分析結果…………………………………… 52
第五章 結論與建議…………………………………………………. 58
第一節 研究結論………………………………………………. 58
第二節 建議……………………………………………………. 60
參考文獻………………………………………………………………. 61
英文部分…………………………………………………………. 61
中文部分…………………………………………………………. 63

圖目錄
頁次
圖1-1 研究流程………………………………………………………. 3
圖2-1 SAS/IML Studio基本介面……………………………………. 9
圖2-2 多個視窗圖形來探索資料…………………………………… 10
圖2-3 單變量分析之功能…………………………………………… 10
圖2-4 多變量分析之功能…………………………………………… 11
圖2-5 模式配適之功能……………………………………………… 12
圖2-6 資料轉換之功能……………………………………………… 12
圖2-7 互動式連結之功能…………………………………………… 13
圖3-1 矩陣型態資料建立與輸出的結果…………………………… 26
圖3-2 嵌入SAS執行的程式與輸出的結果…………………………. 31
圖3-3 執行錯誤的結果……………………………………………… 31
圖4-1 執行的結果…………………………………………………… 46
圖4-2 原始序列圖與程式…………………………………………… 47
圖4-3 取對數後之序列圖與程式…………………………………… 47
圖4-4 儲存後的顯示………………………………………………… 48
圖4-5 檢定的程式與檢定結果……………………………………… 49
圖4-6 一階差分後檢定的程式與檢定結果………………………… 49
圖4-7 ACF結果………………………………………………………. 50
圖4-8 PACF結果……………………………………………………… 50
圖4-9 ARIMA(1,1,0)模式殘差檢定………………………………… 51
圖4-10 ARIMA(0,1,1)模式殘差檢定………………………………… 51
圖4-11轉換到R的顯示………………………………………………… 52
圖4-12 移動Chow test檢定ARIMA(1,1,0)結果及圖形……………. 54
圖4-13移動Chow test檢定ARIMA(1,1,0)結果及圖形……………… 54
圖4-14移動Chow test檢定ARIMA(3,1,3)結果及圖形……………… 55
圖4-15移動Chow test檢定ARIMA(2,1,2)結果及圖形……………… 55
圖4-16檢定ARIMA(3,1,3)模式殘差………………………………… 56
圖4-17 檢定ARIMA(2,1,2)模式殘差………………………………… 56
圖5-1 在SAS/IML Studio下合併資料之程式與輸出結果………… 58
圖5-2 在SAS/IML Studio下轉變點互動式連結…………………… 59

表目錄
頁次
表3-1 資料的匯入…………………………………………………… 21
表3-2 資料讀取……………………………………………………… 27
表3-3 資料寫入……………………………………………………… 29
表3-4 SAS與SAS/IML Studio資料轉換到R………………………… 32
表3-5 R資料轉換到SAS與SAS/IML Studio………………………… 33
表4-1 MAE、 MAPE 與RMSE指標值………………………………… 57
表5-1 預測績效指標………………………………………………… 60
英文部分
1.Akaike, H., “A new look at the statistical model
identification.” IEEE Transactions on automatric
control, vol. 19, 1974, pp.716-723.
2.Brown, D.P. and Jennings, R. H.,” On technical
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3.Box, G. E. P. and Cox, D. R., “An analysis of
transformations.” Journal of the Royal Statistical
Society, vol. 26, 1964, pp.211-234.
4.Brock, W., Lakonishok, J. and LeBaron, B., “Simple
Technical Trading Rules and the Stochastic Propeties of
Stock Returns.” Journal of Finance, vol.
47, 1992, pp.1731-1764.
5.Box, G. E. P. and Jenkins, G. M., “Time Series Analysis
Forecasting and Control, 2nd ed., San Francisco: Holden-
Day, 1994.
6.Box, G. E. P. and Pierce, D. A.,“ Distribution of
Residual Autocorrelations in Autogressive-Integrated
Moving Average Time Series Models” Journal of the
American Statistical Association, vol. 65, 1970, pp.
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7.Dickey, D. A. and Fuller, W. A., “Distribution of the
estimators for autoregressive times series with a unit
root.”Journal of the American Statistical Association,
vol. 74, 1979, pp. 427-431.
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statistics of the estimators for autoregressive time
series with a unit root.” Econometrica, vol. 49, 1981,
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Theory and Empirical Work”, Journal of Finance, vol. 25
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10.Granger, C. W. J. and Newbold, P., “Spurious
regression in econometrics” Journal of Econometrics,
vol.2, 1974, pp. 112-120.
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Change: Dating Breaks in U.S. Labor Productivity.”
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2001, pp. 117-128.
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1978, pp. 297-303.
13.SAS Publishing, SAS/IML Studio 3.2 for SAS/STAT Users,
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14.Kleinman, K. and Horton, N. J., “SAS and R: Data
Management, Statistical Analysis, and Graphics”,
Chapman and Hall/CRC., 2009.
15.Schwarts, G., “Estimating the dimension of a model.”
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16.Tsay, R. S. and Tiao, G. C., “Consistent estimates of
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中文部分
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與建築研究所碩士論文,2009。
2.李佳樺、許天維、葉淑媚,「ARIMA模式分析與預測-以鴻海股票
市場日收盤價與報酬率為例」,臺中教育大學學報,第21卷,第2
期,2007年12月,頁51-69。
3.李家豪、楊踐為、類惠貞,「應用時間序列分析法建構台灣證券
市場之預測交易模型」,中華管理評論國際學報,第10卷,第3
期,2007年8月,頁1-20。
4.林傑斌、吳東霖、張誌娟,SAS 9.X 統計建模與分析程序,台
北:文魁公司,2008。
5.林茂文,時間序列分析與預測:管理與財經之應用(三版),
2006。
6.洪雅文,台灣上市化學生技醫療類股價指數預測之研究,國立成
功大學統計學研究所碩士論文,2008。
7.曹銳勤,「股票投資規劃與分析-以上市銀行股票為例」,玄奘管
理學報,第1卷,第2期,2004年3月,頁1-16。
8.陳執中,台股加權指數隔月收盤價預測之研究,國立成功大學統
計學研究所碩士論文,2006。
9.陳泰安,上海綜合指數隔日收盤價預測之研究,國立屏東教育大
學應用數學系碩士論文,2010。
10.國家實驗研究院:
http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/analysis/pat040.htm
11.陳泰安,上海綜合指數隔日收盤價預測之研究,國立屏東教育大
學應用數學系碩士論文,2010。
12.楊奕農,時間序列分析-經濟與財務上之應用(二版),台北:雙
葉書廊有限公司,2009。
13.廖昆陵,台灣上市鋼鐵類股價指數預測之研究,國立成功大學統
計學研究所碩士論文,2008。
14.劉景祥,R軟體應用統計方法,台北:東華書局,2010。
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