Ein statistisches Modell, das häufig in der Zeitreihenanalyse und -vorhersage verwendet wird, ist das Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Modell. Durch die Schlusskursdaten der Pepsi-Aktie im Zeitraum vom 1. Januar 2024 bis zum 1. Januar 2025 kann dieses Modell verwendet werden, um eine Zeitreihenanalyse durchzuführen, um den Schlusskurs von Pepsi in der kommenden Handelszeit zu projizieren. Es bietet Investoren wichtige Informationen über den zukünftigen Trend des Aktienkurses von Pepsi. Diese Forschung hat ergeben, dass das ARIMA-Modell besser in der Lage ist, den Trend des Aktienmarktes vorherzusagen, wenn die Daten stabil sind und keine signifikanten strukturellen Veränderungen vorliegen. Investoren können das ARIMA-Modell auch nutzen, wenn sie das Risiko von Aktienfluktuationen vermeiden möchten. Die Einschränkungen dieser Forschung ergeben sich hauptsächlich aus den Grenzen dieses Modells selbst (nur für kurzfristige Vorhersagen geeignet), die in zukünftigen Studien durch die Kombination mehrerer Modelle gelöst werden können.
Liu et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.