Osakkeiden hintojen ennustaminen autoregressiivisillä malleilla
Viitanen, Elli (2025)
2025
Matematiikan ja tilastollisen data-analyysin kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Mathematics and Statistical Data Analysis
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2025-05-22
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202505215935
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202505215935
Tiivistelmä
Tämä tutkielma tarkastelee aikasarja-analyysin avulla autoregressiivisten (AR) ja vektoriautoregressiivisten (VAR) mallien soveltamista osakekurssiaineistoon. Tutkielman tavoitteena on arvioida, kuinka hyvin nämä mallit ennustavat osakkeiden hintakehitystä yhden päivän viiveellä sekä selvittää, kumpi malli tuottaa pienemmän ennustevirheen.
Aineistona käytetään kolmen suomalaisen yhtiön Ponsse Oyj:n, Stora Enso Oyj:n ja Metsä Board Oyj:n osakekursseja. Analyysissä hyödynnetään sekä alkuperäistä että differoitua aineistoa. Molempien mallien parametrit estimoidaan käyttäen pienimmän neliösumman menetelmää (OLS). Lopuksi tarkastellaan kummalla mallilla saadaan pienemmät ennustevirheet.
Tutkielman tulosten mukaan AR-mallit selittävät osakekurssien kehitystä paremmin kuin VAR-mallit. Tarkin ennuste saadaan AR(1)-mallilla Metsä Board Oyj:n osakkeelle, kun taas epätarkin tulos saadaan VAR(1)-mallilla Ponsse Oyj:n osakkeelle. Erot mallien ennustetarkkuuksissa viittaavat siihen, että yksittäisten osakkeiden hintakehitys on paremmin ennustettavissa niiden omien aiempien arvojen perusteella kuin hyödyntämällä muiden osakkeiden vaihtelua.
Aineistona käytetään kolmen suomalaisen yhtiön Ponsse Oyj:n, Stora Enso Oyj:n ja Metsä Board Oyj:n osakekursseja. Analyysissä hyödynnetään sekä alkuperäistä että differoitua aineistoa. Molempien mallien parametrit estimoidaan käyttäen pienimmän neliösumman menetelmää (OLS). Lopuksi tarkastellaan kummalla mallilla saadaan pienemmät ennustevirheet.
Tutkielman tulosten mukaan AR-mallit selittävät osakekurssien kehitystä paremmin kuin VAR-mallit. Tarkin ennuste saadaan AR(1)-mallilla Metsä Board Oyj:n osakkeelle, kun taas epätarkin tulos saadaan VAR(1)-mallilla Ponsse Oyj:n osakkeelle. Erot mallien ennustetarkkuuksissa viittaavat siihen, että yksittäisten osakkeiden hintakehitys on paremmin ennustettavissa niiden omien aiempien arvojen perusteella kuin hyödyntämällä muiden osakkeiden vaihtelua.
Kokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [9818]