omega1027 发表于 2009-7-18 16:47
从学术上来说，可以对金融时间序列进行建模，预测，这是没有问题的，但是大多数对于时间序列的建模都是建立在平稳数列（stationary series)上的。对于非平稳数列，建模的很少，因为非平稳数列的统计个性随着时间改变，可以看做是随机游走(random walk)，因此普遍认为是无法预测的，或者预测是失灵的。
原文中有一句话“上证股指于1991年4月是有数据以来的月收盘的最低值，根据我的模型计算，2005年11月的月收盘值1099.26是上次熊市转牛市的转折点，于是我使用1990年12月至2005年11月的上证指数的每月收盘值预测2007年牛市的顶部值（股指波动的上限）和本次熊市的底部值（股指波动的下限）”
作者只用了月收盘值就来预测显得大胆了些，并且我怀疑模型的精确度，普通的ARMA是肯定不行的，用regime switching model? 还是什么cointegration, VAR ECM 啥的就不得而知了，因为对于非平稳数列的建模是很少的。
我个人的硕士学位论文就是时间序列建模与预测的，不过是稳定数列，是对波动率的建模与预测。
现在学术上都是利用高频数据来进行建模，每天都有上百个数据，用日数据的很少，月数据的就早已经过时了。并且对于波动率建模，早已不用原始的ARMA ARIMA ARFIMA 等等了，ARCH GARCH也都少了，因为有了新的模型了。
所以，像这位老师用月数据，对非平稳数列进行建模预测，这样的成果很值得怀疑，在学术上是肯定行不通的。
当然，他所面对的是广大股民，散户， 不明真相群众，忽悠忽悠还是可以的。作为学生的我们，千万不要信以为真；我们老师说过一句话，之所以建模是为了预测，敢问这位唐教授敢预测下后半年的走势么。

cywanglu 发表于 2009-7-19 02:37
此贴该删！