合Cleme
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e软件对A股浦发银行600000股票每日行情数据进行建模分析，与原始数据比较拟合并根据参数选择最佳模型。本文所用到的模型有：专家建模模型、Holt指数平滑模型和ARIMA求和自回归
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f移动平均模型。1专家模型Cleme
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e软件里一种可以自动预测的建模方法，自动进行最优模型的选择、参数估计和预测。2Holt指数平滑模型Holt指数平滑法是一种线性指数平滑方法，它是一种较高级形式的指数平滑方法。这种方法最突出的优点是对具有趋势变动的时间数列，不用二次指数平滑，而是对趋势数据直接进行平滑并对原时间序列进行预测。这种方法因具有很大的灵活性而被广泛地使用着。Holt指数平滑适用于对含有线性趋势的序列进行修匀。它的基本思想是假定
txt1r。其平滑公式为：序列有一个比较固定的线性趋势：xxtxt1xt1rt1rtxtxt11rt1
式中，为两个平滑系数，满足条件01。x，那么使用Holt指数平滑法向前l期的预测值为：假定最后一期的修匀值为
T
TlxxTlrT
3ARIMA模型ARIMA模型全称为求和自回归移动平均模型AutoregressiveI
tegratedMovi
gAverageModel简记ARIMA，是由Box和Je
ki
s于70年代初提出的一种著名时间序列预测方法。其中在ARIMApdq中，AR是自回归，p为自回归项数；MA是移动平均，q为移动平均项数；d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。ARIMA模型是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。其公式为：
BdxtBt2Et0VartEts0stEx0stst
式中，d1Bd；B11BpBp，为平稳可逆ARMApq模型的自回归系数多项式；B11BqBq，为平稳可逆ARMApq模型的移动平滑系数多项式。
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f四、实证分析以浦发银行股票为例
以浦发银行2012年2月13日至2012年11月23日每日收盘价作为数据源，利用Cleme
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e软件对这些数据进行分析。建立的数据流如图1所示。
图1浦发银行股票股价数据流
简要步骤如下：1数据过滤：建模过程中考虑到数据源中除了“日期”、“收盘价”字段外，还包含了“开盘价”、“最高”、“最低”、“成交量”、“成交额”等无关字段，所以需要先对字段进行过滤，利用Filter节r