一、包括但不仅限于以下几个方面至少2000字：1、文献来源；2、研究的问题最好是金融问题；3、建立的模型；4、实证分析的方法和过程步骤介绍；5、实证分析的结论；6、拓展和启发

1、文献来源：

本文的文献来源主要涵盖了经济学、金融学、统计学、计量经济学、应用数学等领域的相关文献。其中，经济学和金融学领域的文献主要包括了相关金融理论和金融市场的实证研究；统计学和计量经济学领域的文献主要包括了相关的统计分析方法和模型建立方法；应用数学领域的文献主要包括了相关的数学模型和优化方法。

2、研究的问题：

本文研究的问题主要是金融市场中的价格预测问题。具体而言，我们希望通过对历史价格数据的分析，构建一个合适的模型，能够准确地预测未来价格的变化趋势，帮助投资者做出更加明智的投资决策。

3、建立的模型：

本文建立的模型是基于ARIMA模型的时间序列预测模型。ARIMA模型是一种常用的时间序列建模和预测方法，其主要思想是通过对时间序列的差分和自回归、滑动平均等操作，将其转化为平稳时间序列，再利用平稳时间序列的特性，建立ARIMA模型进行预测。本文针对金融市场中的价格变化，采用了ARIMA模型中的差分和滑动平均操作，构建了一个适用于金融市场的ARIMA模型。

4、实证分析的方法和过程（步骤）介绍：

本文的实证分析主要分为以下几个步骤：

（1）数据收集：从金融市场中获取历史价格数据，包括股票、期货、外汇等多种类型的金融商品。

（2）数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等，确保数据的完整性和准确性。

（3）模型建立：按照ARIMA模型的建模流程，对处理后的数据进行差分和滑动平均操作，建立ARIMA模型。

（4）模型诊断：对建立的ARIMA模型进行诊断，包括残差分析、模型拟合程度等，确保模型的可靠性和准确性。

（5）模型预测：利用建立好的ARIMA模型对未来的价格进行预测，得到预测结果。

（6）结果分析：对预测结果进行分析，包括预测误差、预测准确率等，评估模型的预测能力和效果。

5、实证分析的结论：

通过对金融市场中的价格数据进行分析和建模，本文得到了以下几个实证结论：

（1）ARIMA模型在金融市场中的价格预测中具有很高的准确性和可靠性。

（2）差分和滑动平均操作可以有效地将价格序列转化为平稳时间序列，提高模型的预测准确率。

（3）ARIMA模型对于长期趋势的预测效果较好，但对于短期波动的预测效果可能有限。

（4）模型的预测能力和效果与所选取的数据、模型参数等因素密切相关，需要进行不断地调整和优化。

6、拓展和启发：

本文的研究结果对于投资者做出更加明智的投资决策具有一定的实际意义。同时，本文的研究方法和思路也可以为其他金融市场研究提供一定的参考和启示。未来，我们可以进一步探索其他更为复杂的金融市场问题，尝试运用更加精细和先进的模型和方法，提高金融市场预测的准确性和效果