在现代金融市场的复杂环境中，准确预测股票价格波动对于投资者来说至关重要。本文以丽江旅游股票价格为研究对象，通过运用时间序列分析中的经典方法——ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，对股票价格数据进行建模与预测。

首先，我们收集了丽江旅游公司的历史股价数据，这些数据包括每日收盘价等关键指标。为了确保分析的有效性，我们对原始数据进行了预处理，包括缺失值填补和异常值检测，以保证数据的质量。

接下来，我们使用统计学方法检验了数据的平稳性。由于大多数时间序列分析的前提是数据必须是平稳的，因此我们需要对非平稳数据进行差分处理，直到获得一个平稳序列。这一过程是构建ARIMA模型的重要步骤之一。

随后，我们确定了ARIMA模型的具体参数(p, d, q)。这里，'p'代表自回归项的数量，'d'表示差分次数，而'q'则是移动平均项的数量。通过观察自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图，结合信息准则如AIC（赤池信息量准则），我们选择了最优的模型参数组合。

模型训练完成后，我们利用历史数据对模型进行了拟合，并进一步验证了模型的预测能力。结果显示，该模型能够较好地捕捉到丽江旅游股票价格的变化趋势，并且在一定程度上反映了市场情绪及外部经济环境的影响。

最后，我们基于此模型对未来一段时间内的股票价格走势进行了预测。尽管实际操作中仍存在诸多不确定性因素，但本研究提供的定量分析框架为投资者提供了有价值的参考信息。

综上所述，借助ARIMA模型对丽江旅游股票价格的时间序列分析不仅有助于理解股价变动规律，也为制定合理的投资策略提供了科学依据。未来的工作可以考虑引入更多变量或采用更先进的机器学习技术来提升预测精度。