《表3 残差的Box白噪声检验》

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《基于平滑ARIMA-LS-SVM组合模型的股价预测研究》

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其次，分别对四支股票的高频序列做平稳性检验，并建立ARIMA模型。对四个高频序列做单位根检验，如表1所示，发现其p值均小于0.05，则认为是平稳序列，可以建立ARIMA模型。通过ACF和PACF分析，并对比R语言中的auto.arima（）的自动定阶函数所得到的结果，确定四支股价的高频序列的模型形式，如表2所示。对四个ARIMA模型的拟合残差做白噪声检验，如表3所示，发现其p值均大于0.05，则认为是白噪声，所建立的ARIMA模型效果理想。运用所建立ARIMA模型分别对四支股价的高频部分进行预测，样本外预测值记为αt∧。