2001年9月,中国加入世界贸易组织(WTO),一跃成为全球第二大汽车消费国。虽然我国在全世界是汽车第二消费国,第三汽车制造国,但从汽车产业综合实力来看,并非汽车强国。因为在我国自主研制的汽车中,存在着这样或那样的问题。江淮汽车作为中国本土汽车制造企业,在自主研发方面取得了重大成就。研究江淮汽车,有助于我国汽车在全球汽车市场占有率的竞争中取得胜利,具有很强的现实意义。为了研究江淮汽车各方面的运行状况,本文采用时间序列模型对江淮汽车股份有限公司进行客观的经济描述和预测。然而经济领域跟其他领域不同,频率传统学派的统计分析方法无法适用实际的经济活动,分析通常难以继续。因此,本文在经典时间序列的建模基础之上,采用贝叶斯分析方法。分析得出,时间序列ARIMA(p,d,q)模型对江淮汽车股票指数拟合较好。本文首先利用江淮汽车股票的日收益价格,借助软件Eviews-6.0,建立时间序列ARIMA模型,并利用拟合模型对股票价格进行短期预测。其次,借助软件R对江淮汽车股票日收益价格做统计诊断,利用标准化残差以及求COOK距离找出异常点或强影响点,并分析原因。最后,对构建的ARIMA(p,d,q)模型做了贝叶斯分析。利用江淮汽车股票指数数据,通过Openbugs软件包进行分析模拟。