上证指数基于SVD的组合预测模型

基于ARMA模型的上证指数预测的实证分析报告

基于ARMA模型的上证指数预测的实证报告

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基于ARMA 模型的上证指数预测的实证报告 引言 生活中有很多问题都可以看成是时间序列问题，例如银行利率波动、股票收益率变化以及国际汇率变动等问题。所谓的时间序列问题，是指某一统计对象长时间内的数值变化情况。在实际应用中，经常会遇到许多不满足平稳性的时间序列数据，尤其是在经济、金融等领域。因此，能否有效地挖掘非平稳时间序列的有用信息，对于解决一些经济、金融领域的问题显得尤为重要。目前关于预测股票价格的研究文章有很多，这些已有研究大都采用回归分析、组合预测等方法对股票价格未来变动值进行探讨，得出股票价格在未来短期内的变化趋势及预测值，但预测结果并不非常精准，存在较大的误差。模型不仅可用于拟合平稳性时间序列问题，而且对非平稳时间序列问题同样具有良好的拟合效果，尤其是在金融和股票领域应用最为广泛。 本文主要针对2016-04-18 至2017-03-15 （共计222 个工作日）期间上证综合指数每日收盘价数据，建立上证综合指数每日收盘价预测模型，采用模型对上证综合指数每日收盘价进行高精度的拟合预测。研究结果表明，上证综合指数每日收盘价在短期内将保持平稳上涨，不会有大幅涨跌的情况。研究上证综合指数每日收盘价的短期变动情况了解股票市场变化及制定投资决策具有现实意义，能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。 1 模型的理论介绍及平稳性检验 1.1 模型建模流程 1）时间序列的预处理，用模型预测要求序列必须是平稳的，若 所给的序列是非平稳序列，则必须对所给序列做预处理，使其为平稳非白噪声序列。 2）计算出样本自相关系数和偏自相关系数的值。 3

SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测

SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 该案例作者申明： 1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。 2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。 7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。 Contents ●清空环境变量 ●数据的提取和预处理 ●选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g ●利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 ●SVM网络回归预测 ●结果分析 ●子函数 SVMcgForRegress.m 清空环境变量 function chapter14 tic; close all; clear; clc; format compact; 数据的提取和预处理 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat; % 提取数据 [m,n] = size(sh); ts = sh(2:m,1); tsx = sh(1:m-1,:); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure;

十年上证指数走势分析

1997-2007十年上证大盘指数走势分析 中国股市一路走来，十多年来经历了无数风风雨雨，值得回味的太多，值得总结的也太多。从年K线来看，上证指数自1990年12月31日95.79点一直到金融危机前突破6000点一路上行，其间所经历的曲折与反复，却是难以详尽描述的，但我们可以通过总结找到其中有规律的地方，来把握股市的发展脉搏。总之中国股市仍将向前发展，向着不断的新高迈进，其留下的历史轨迹值得每一位股市中人好好品味，只有了解了历史，才能更好的把握未来，在股市中健康的存活下去。 一九九七年： 元月2日，上证指数收盘919.43点，成交金额23.7亿元，到元月7日上证指数下探到871.78点，成交量萎缩至19.64亿元，之后股指一路上行，成交量逐步放大，但在5月12日后股指一路下挫，多方极力抵抗，但均无回天之力。台阶式下行一直持续到七月上旬，之后股指呈波浪式行进，到9月23日股指运行至本年最低点1025.13点，当日成交量为30.81亿元。年末开始上涨。 一九九八年： 延续97年年末的上涨走势，股指在98年一季度出现了两次较大的调整行情，元月股指达到第一波调整的顶点1250.01点，2月9日第二波顶点1262.61点。到3月26日，，一波走势强劲的牛市主升行情出现了，到4月9日成交量达到顶峰124.76亿元，股指经过反复振荡上行至6月4日股指达到全年最高1422.98点。8月6日后股指进入加速下跌阶段，8月19日股指已急速下挫之全年最低点1043.02点，心理线也在急跌途中连续两次下探至20左右，11月17日后股指进入连绵阴跌阶段，同时成交量也逐步萎缩，到12月31日股指已经跌至1146.7点。 一九九九年： 延续98年末的绵绵阴跌，到元月开始，股指呈小幅度波形走势，2月8日达到第一波谷底1065.82点，之后股指开始缓慢回升，到4月9日股指达到波峰顶点1210.09点。之后股指又陷入绵绵阴跌中，5月19日股指突然向上发力，成交量也同时放大，日线MACD 出现金差，一波中国股市史上有名的牛市强势上涨就此拉开序幕。 2000年： 延续99年年末的上涨态势，新千年来临之际，大盘展开一段持久的强势上涨行情，1月至8月上证指数一直延续上涨走势，在1～8月这段牛市行情中，前期涨势强劲，大盘共出现了5次调整。8月30日开始大盘开始急速下跌，9月7日到9月14日，大盘出现了一波强劲反弹，上涨初期出现过调整，之后一路上攻，到11月23日上证指数恢复到前期高点，最高达到2125.71点，成交量也放大至145.49亿元。 2001年： 延续去年最后一波向上调整行情，到1月11日上证指数最高上涨至2131.37点，随后指数急速下挫，到2月22日达到谷底1893.78点，随着指数见底，本年度的一轮大牛市行情又拉开了序幕，2月26日日线MACD技术指标出现金差，股指一路上行，到6月14日

最新上证指数20年里涨跌大体相等 回顾上海股市历史数据

上证指数20年里涨跌大体相等回顾上海股市历史数据 2010年上证指数收盘点位是2808.08点，但是，在3个“发”没有给2011年股市带来好运，昨天上证指数报收2199.42点，2011年K线收出大阴线，这样，上海股市20年的历史上，年K线阴线达到10根。不过，总体上20年来上证指数上涨和下跌的年份大体相等，上涨的时候略多一点。 上证指数从1990年到2011年总共有22根年K线，其中，12根是阳线，10根是阴线，涨跌基本平衡，上涨略多一些。观察上证指数收阴线的10根年K线，大部分是连续2根，如1994年和1995年连续2年下跌，2001年和2002年连续2年下跌，2004年和2005年连续2年下跌。至今上证指数没有出现过连跌3年，2010年和2011年上证指数又是连跌2年，那么，明年是不是可能开阳线呢？ 再看跌幅，虽然20年来有10年是下跌的，但是，上证指数跌幅超过20%的也不过只有4次，跌幅最大的是2008年，上证指数下跌65.39%，1994年和2001年上证指数跌幅也超过20%，分别下跌22.3%和20.62%，然后就是今年下跌了21.68%，成为历史上第三大年跌幅。总体看，上海股市有10年是下跌的，但跌幅不算很大。 为了让读者了解20年来上海股市的涨跌情况，将上证指

数每年涨跌数据附在后面。 上证指数历史上年涨跌幅 ■1990年，开盘96.05点，最高127.61点，最低95.79点，收盘127.61点。 ■1991年，开盘127.61点，最高292.75点，最低104.96点，收盘292.75点，上涨129.41%。 ■1992年，开盘293.74点，最高1429.01点，最低292.76点，收盘780.39点，上涨166.57%。 ■1993年，开盘784.13点，最高1558.95点，最低750.46点，收盘833.8点，上涨6.84%。 ■1994年，开盘837.7点，最高1052.94点，最低325.89点，收盘647.87点，下跌22.3%。 ■1995年，开盘637.72点，最高926.41点，最低524.43点，收盘555.29点，下跌14.29%。 ■1996年，开盘550.26，最高1258.69点，最低512.83点，收盘917.02点，上涨65.14%。 ■1997年，开盘914.06点，最高1510.18点，最低870.18点，收盘1194.1点，上涨30.22%。 ■1998年，开盘1200.95点，最高1422.98点，最低1043.02点，收盘1146.7点，下跌3.97%。 ■1999年，开盘1144.89点，最高1756.18点，最低1047.83点，收盘1366.58点，上涨19.18%。

上证指数历史走势波浪理论分析

万方数据

中国西部科技２０１０年”月（下旬）第０９卷第３３期总第２３０期 至２００１年１月１１日，共运行７２个交易只。第四子人浪：２００１年１月１２日至２００１年２月２２日，共运行２０个交易口。第五子大浪：２００１年２月２３日至２００１年６月１４日，共运行７５个交易日。第二子循环浪：２００１年６月１５同至２００５年７月１９日（最低点１００４．６６），共运行９８７个交易日。（注意：第二子循环浪的终点是２００５年７月１９日的１００４．６６点，而小是２００５年６月６日的９９８．２３点）其中：ａ浪：２００１年６月１５日至２００３年１１月１３Ｒ，共运行５８１个交易同。ｂ浪：２００３年１１月１４ＬＪ垒２００４年４月７同，共运行９５个交易日。ｃＯ：２００４年４月８日至２００５年７月１９日，共运行３１１个交易日。第三子循环浪：２００５年７月２０同至今。其中：第一子大浪：２００５年７月２０口至２００７年１０月１６日（最高点６１２４．０４），共运行５３７个交易日。第＿子大浪：２００７年１０月１７日虿２００８年ｌＯ月２８日（最低点１６６４．９３），共运行２５３个交易Ｕ。第一｜子大浪：２００８年１０月２９口至今。其中：第‘子中浪：２００８年１０月２９日至２００９年８Ｅ４日（最高点３４７８．０１），共运行１８９个交易同。第二子中浪：２００９年８月５日至２０１０年７月２Ｕ（最低点２３１９．７４），共运｛ｙ２２１个交易日。第三ｆ中浪：２０１０年７月５臼全今。下面我们从波浪运行时间角度结合黄金分割率来说明这种波浪划分的合理性。为此我们先来ｌ川顾黄金分割率的相关知识。 １３世纪意大利伟大的数学家里昂纳多?斐波那契（ＬｅｏｎａｒｄｏＦｉｂｏｎａｃｃｉ）在其著作《计算的书》中提到了一个非常著名的序列（后人称其为斐波那契序列）１，１，２，３，５，８。１３，２ｌ，３４，５５，８９，１４４，２３３，３７７，６１０，９８７，１５９７，２５８４，４１８１… 该序列有如下一些特点：（１）从第专项开始任何一个数字都是前面两个数字的和。（２）前一项与后一项的比值趋近于一个固定常数０．６１８。（３）后一项与前一项之比的比值趋近于一个固定常数１．６１８。 数字Ｏ．６１８和１．６１８称为黄金分割率。黄金分割率可以这样来认识：把１条线段分成两部分，使短的部分与长的部分的比值等十长的部分与原来线段的比值，则这个比值约为０．６１８。 除能反映黄金分割的两个基本比值０．６１８和１．６１８以外，还有０．２３６、０．３８２、ｌ－２３６、１．３８２、２．６１８、４．２３６等。０．２３６是０．６１８的三次幂：０．３８２是斐波那契序列中的项与其后第二项的比值的极限值，也是０．６１８的二次幂；１．２３６是０．６１８的两倍：２．６１８是１．６１８的二次幂，也是ｌ与１．６１８的和；４．２３６是１．６１８和２．６１８的积，也是０．２３６的倒数。 上面各种比率和斐波那契序列在音乐、绘画、建筑、生物、宇宙科学等领域都有很好表现。比如数学ｊ二的黄金螺线、达?芬奇的许多绘画作品、雅典巴台农神庙中都运 ０２用了黄金分割率。波浪理论在研究股市运行时也把它们运用其中。一方面，可以把它们运用丁股价分析，另一方面，也可以运用于股指运行时间分析。本文把它们运用于后者。 上证指数１９９７年５月１２日的运行到高点１５ｌＯ．１８（也是前后若干年的一个相对高点）。这一天恰好是第一大循环浪的第一子循环浪的第．三子大浪的第１子中浪结束的日子。我们非常惊讶地发现，上证指数从１９９０年１２月１９日开始运行到这一天所经历的交易同恰好是斐波那契序列中的一个数１５９７。而更不可思议的足，从下一个交易日开始到完成第‘大循环浪的第一了循环浪用了９８９个交易同（仪比斐波那契序列中的另一个数９８７多了两天），而且接下来的第三大循环浪的第二子循环浪又刚好用了９８７个交易日。 下面是另‘个使人惊奇的事情。上证指数的第一、二大循环浪及第三大循环浪的第一子循环浪（这最后一个交易日达到开市以来的最高点２２４５．４３）共用了２５８６个交易日（仅比斐波那契序列巾的数２５８４多了两天）。而上证指数的第三大循环浪的第一、二子循环浪及第三循环浪的第一子人浪（这最后一个交易Ｕ达到开始以来的最高点６１２４．０４）共用Ｊ，３１９７个交易日。３１９７与２５８６的１．２３６倍的差只有０．７０４。这恰恰符合波浪理论的交替原则。这也从另一个侧面说明我们的数浪应该是正确的。上而的事实及具体数浪情况参看图３。要说明的是，第一大循环浪的第一、二子循环浪伍图中没有标识，原因是它们时间间隔太小，在图上难以标清。再有，波浪的划分（特别是１６６４．９３点是否一定是第ｔ大循环浪的第三子循环浪的第二子大浪的终点）还有待后面的走辫柬进一步确认。 图３ 参考文献： ［１ｊ（美）波泽（Ｐｏｓｔｅｒ，Ｓ．ｗ）著．符彩霞泽．应用艾略特波浪理论获利［Ｍ］．北京：机械丁业出版社，２００５，４． ［２］（美）艾略特著．千建军译．波浪原理［岫．北京：中华工商联合出 版社，１９９９，７． 万方数据

股票预测模型

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

上证指数近年趋势变化原因分析

上证指数近16年变化趋势原因分析 院系：经济管理系 姓名：李燕霖 班级：16金融2班 上证指数近16年变化趋势原因分析 1、2001-06-29-2005-06-03上证指数无较大波动，呈平稳缓慢下降趋势发展。原因分析： 2001年6月14日，国务院发布《减持国有股筹集社会保障基金管理暂行办法》，规定凡国家拥有股份的股份有限公司向公共投资者首次发行和增发股票时，均应按融资额的10%出售国有股。正是这一个重磅利空消息，它直接导致A股走上漫长的下跌之路。因为A股最早设计是给国有企业融资和排忧解困而设计的，这就不可避免的使得沪深两市的上市公司，存在大量国家股、国家法人股在总股本比例超过50%的公司。据统计，这个比例高达三分之一以上，以当时近千家上市公司计算，国有控股的公司数量高达约300家，其中有不少国有股比例超过70%。国有股占有如此多的市值，由此，国有股减持直接导致市场上流通的股票数量大大增加，如购买力不变的话，其结果就是股票价格的下跌，而这一跌就是差不多整整4年。 2、2005-06-03-2007-10-16上证指数迅猛增长，不断攀升。原因分析： 2005年6月3日—2007年10月16日大牛市，上证综指从998.23点上涨至6124点，历时两年半，上涨幅度513%，原因：1. 美元泛滥，造成全世界 2．全球经济繁荣，拉动中国大规模出口，形成了中国经济高速成长。3．大规

速海外热钱流入，加剧了上述情况的发展。4．银行体系由于充满资金，促使银 而且推动资产价格上涨，5、在流动性泛滥的情况下，资金流入股市和房市，促使价格持续上涨，进而导致社会大众处于追涨的乐观情绪中，因此造成了上证指数涨到6000点的大泡沫。 3、2007-10-31-2008-10-31上证指数猛跌，不断下降。原因分析： 上证指数至2007年10月见顶6124.04点后一路下跌，在短短一年时间2008年10月下探到1664.93点。原因：1、美国次贷危机导致的世界金融危机，已经出现经济衰退，中国经济也出现减缓，发达国家的股市都进入了熊市，中国还能“牛”起来吗。如果中国还是牛市，那么全世界的热钱就都会涌进中国，抄高房市股市，再加上人民币升值，热钱将受益巨大，但他们离开之时就是中国的恶梦之始。 2、中国市场主力的基金不成熟，打着价值投资的幌子，进行疯狂的投机行为，2007年5?30之后，把有价值的蓝筹股抄高到没有价值，一点节制都没有。如果基金成熟，就不会把股指推高到6000多点，他们是中国市场转为熊市的罪魁祸首。 3、中国股市散户众多，没有投资知识的占多数，包括有的大学教授都对股票一知半解，就投入股市，完全是一种跟风行为，赌博心态。 4、基金经理也好，散户也好，多数都没有经过熊市，要不没有风险意识，要不就是太怕风险，跟风行为盛行，导致市场上升时疯狂，下降时也疯狂，大起大落是市场的特征。

中国上证指数历史平均市盈率一览表

中国上证指数历史平均市盈率一览表 纵观上证指数走势和平均市盈率的关系发现，上证指数可以看成是螺旋式上涨的过程，而平均市盈率则是在固定区间震荡的过程。这里运用一下网友的数据说明一下： 中国上证指数历史平均市盈率一览表： 沪市大盘市场平均市盈率----沪市上市公司平均股价----后市大势分析 1994.1.20沪市大盘平均市盈率35.28倍---大盘见所谓777"铁底"---后照样无情跌穿 1994.7.29沪市大盘平均市盈率10.65倍----大盘见历史大底325点---大熊市结束 1994.9.13沪市大盘平均市盈率33.56倍---大盘见阶段顶1052点 1995.2.7沪市大盘平均市盈率18.97倍---大盘见阶段顶926点 1996.1.19沪市大盘平均市盈率19.44倍---大盘见历史大底512点---大牛市开始 1996.12.11平均市盈率47.89倍---大盘见短期阶段顶1258点 1996.12.25平均市盈率33.62倍---大盘见历史大底855点 1997.5.12平均市盈率59.64倍----大盘见阶段大顶1510点---大熊市开始1997.7.8平均市盈率38.17倍---大盘见阶段大底1025点 1998.6.4平均市盈率46.27倍---大盘见阶段顶1422点 1998.8.18平均市盈率38.83倍----大盘见阶段大底1043点 1998.11.17平均市盈率47.04倍---大盘见阶段顶1300点 1999.5.17平均市盈率38.09倍----大盘见阶段大底1047点---5.19行情爆发---大牛市开始 1999.6.30平均市盈率63.08倍---大盘见中级调整顶1756点 1999.12.27平均市盈率48.75倍---大盘见大底1341点---2.14行情1爆发---大牛市开始 2000.2.17平均市盈率58.42倍----大盘见1770创出1756历史新高 2000.8.22平均市盈率63,73倍----大盘见2114阶段短期的顶 2000,9.25平均市盈率57.37倍----大盘见阶段低点1874点 2001.1.11平均市盈率63.01倍----大盘见阶段高点2131.98点 2001.2.22平均市盈率56.83倍----大盘见阶段低点1893点 2001.6.14平均市盈率66.16倍----大盘见历史大顶2245点---大牛市结束---大熊市开始 2002.1.29平均市盈率40.68倍---大盘见阶段低点1339点 2002.6.25平均市盈率76.7倍----大盘见阶段高点1748点 2003.1.6平均市盈率42.18倍----大盘见阶段低点1311点 2003.4.16平均市盈率36.14倍----大盘见阶段高点1649点 2003.11.13平均市盈率39.91倍----大盘见阶段底1307点 2004.4.7平均市盈率38.81倍----大盘见阶段中级顶顶1783点

基于多元回归分析的上证指数预测模型

上证指数预测模型 摘要 股票市场是我国资本市场的重要组成部分，在推动我国经济发展进程中起到了非常重要的作用。为了更好地理解股票市场以及获得更高的收益，股市的预测成了重多投资者和学术研究者研究和分析的热点问题。而上证指数是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文在充分分析影响股市价格众多因素的基础上，选择多组变量，基于多元回归线性分析建立上证指数的预测模型。首先需要尽可能多的选择原始数据，在这里为了方便计算选择了3月到5月上证指数及各变量的数据（除去休盘日）共64组，22个变量。使用SPSS 软件进行线性分析后，剔除某些无关，甚至关联很小的变量后，得出了回归方程的系数，从而得出了上证指数的预测模型 2210-21 2010-191810-17 16151413121110954321x 101.800+0.834x +x 102.887+0.017x -x 103.391-0.003x -10x -4.824e -0.030x -0.258x -0.387x +0.019x -21.964x -18.203x +11.195x -0.032x -0.180x +0.230x -0.703x -0.677x +-774.860=y ??? 然后利用图表分析了此模型的好坏程度。 关键词：1上证指数；2多元回归分析法；3 SPSS 分析；

一、问题的背景与提出 上证指数，是上海证券综合指数的简称。是最早发布的指数，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。它是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文将在此背景下，充分分析上证指数的组成，使用多元线性回归的方法对其进行合理的预测，建立模型，具有实际意义，以预测未来上证指数的变化趋势。 二、基本假设 1. 忽略除文中提到的影响因素之外的因素对上证指数的影响。 2. 假设经济形势稳定，不会出现较为明显的通货膨胀或通货紧缩。 三、主要变量符号说明 为了便于描述问题，我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量，如表1所示。 表1 主要变量符号说明一览表 1x DIFF 2x DEA 3x RSI 4x D 指标 5x J 指标 6x 财政收入增长率 7x 财政支出增长率 8x 货币供应量1M 9x 货币流通量0M 10x 居民消费价格指数

上证指数分析总结

上证指数波动趋势分析 一、内生动力 1.超卖超买 （1）随机指数KDJ 由KDJ线来看，目前股市处于超卖阶段，K、D、J三线都位于20以下，处于超卖时期，根据其周期来看，虽上涨不会过于强势，但是上涨不可避免，一周左右会涨到高点。 （2）相对强弱指数RSI 从RSI线来看，目前属于6日RSI 线向下跌破15超卖期的反弹上涨时期，后市依然看涨（一周内依然上涨势头生猛，一个月之内整体趋势会是上涨）。 二、外生动力 1．需求 （1）存款准备金率 4月22日是今年第四次上缴存款准备金的日子，面对约3600亿元资金的缴款“洪峰”，21日银行间市场资金面骤然紧张，资金价格全线飙升，尤以隔夜回购加权平均利率涨幅最大，昨日跳升了180个基点。业内人士分析，存款准备金率数次上调的累积效应已逐渐显现，不排除二季度存款准备金率继续上调的可能性，资金面宽松态势或将发生逆转。

央行上调存款准备金率，有以下几方面的影响： 1）银行：银行可用的资金相对少了，贷款利润会减少，这对于目前仍然以存贷利差为主要利润来源的银行的业绩有一定影响；另一方面，会催促银行更快向其他利润来源跟进，比如零售业务、国际业务、中间业务等，这样也会进一步加强银行的稳定性和盈利性。 2）企业：资金紧张，银行会更加慎重选择贷款对象，倾向于规模大、盈利能力强、风险小的大企业，这会给一部分非常依赖于银行贷款的大企业和很多中小企业的融资能力造成一定影响。强者更强。 3）股市：影响非常有限，幅度比预期低，而且就目前大部分银行的资金来说，都还比较充裕，这个比例对其贷款业务能力相当有限；另一方面，市场很早就已经预期到人民银行的紧缩性政策，所以股市在前期已经有所消化，只是在消息出台时的瞬间反映一下而已。 （2）利率 利率是影响股市走势最为敏感的因素之一 . 根据古典经济理论, 利率是货币的价格, 是持有货币的机会成本, 它取决于资本市场的资金供求 . 资金的供给来自储蓄, 需求来自投资, 而投资和储蓄都是利率的函数 . 利率下调, 可以降低货币的持有成本, 促进储蓄向投资转化, 从而增加流通中的现金流和企业贴现率, 导致股价上升 . 所以利率提高, 股市走低；反之, 利率下降, 股市走高 . 利率变动与股价变动关系可以从三方面加以描述： 1）根据现值理论, 股票价格主要取决于证券预期收益和当时银行存款利率两个因素, 与证券预期收益成正比, 与银行存款利率成

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上证指数的多因素分析

——专业年级：05级信管1班小组成员：李青40511056 吴君超40511053 指导教师：俞开志 论文结构图：——

【摘要】本文主要通过对上证指数的变动进行多因素分析，建立以上证指数为因变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对上证指数进 行数量化分析，就其影响因素提出我们对上证市场宏观调控有帮助的参考性意见。 【关键词】上证指数货币供给增长率居民储蓄存款期末余额增长率上交所投资者开户数 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济飞速发展，强力带动了各行各业的健康发展，股市也是如此。对我国股票市场而言,最常用的也是最重要的衡量指标就是上证指数。对这一指数进行分析,有利于深入了解股票市场的动态,对其的多因素分析，能更好地掌握证券市场的发展趋势。 “上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数由上海证券交易所编制，于1991年7月15日公开发布，以"点"为单位，基日定为1990年12月19日，基日提数定为100点。随着上海股票市场的不断发展，于1992年2月21日，增设上证A 股指数与上证B股指数，以反映不同股票（A股、B股）的各自走势。1993年6月1日，又增设了上证分类指数，即工业类指数、商业类指数、地产业类指数、公用事业类指数、综合业类指数、以反映不同行业股票的各自走势。经过多年的持续发展，上海证券市场已成为中国内地首屈一指的市场，上市公司数、上市股票数、市价总值、流通市值、证券成交总额、股票成交金额和国债成交金额等各项指标均居首位。至2004年12月底，上证所拥有3700多万投资者和837家上市公司，上市证券品种996个。上市股票市价总值26014.34亿元；2004年，上市公司累计筹资达456.901亿元；一大批国民经济支柱企业、重点企业、基础行业企业和高新科技企业通过上市，既筹集了发展资金，又转换了经营机制。 众所周知，在近10年来，中国股票市场历经了熊市到牛市的转变，其状态

上证指数个股分析

上证个股分析 600649城投控股上证指数总体走势： 选取股票代码：600649 选取股票名称：城投控股 以城头控股为研究对象的原因是：城投控股是93上市的国有控股企业，国家制定的各种针对国有股改革的政策在城投控股上都有体现，基本上是上证指数股市进20年来趋势的一个真实写照。 （1）复权后的城投控股走势 （2）各阶段的均值-方差分析 均值衡量收益的平均水平，方差衡量波动情况反应风险。分析城投控股的均值方差，基本印证了均值与方差对应的理论关系，风险越大收益越大。同时，从城投控股在这20年间的均

值方差变动情况，也可看出中国证券市场的发展对应历程，感受到这个资本市场与宏观经济对城投控股这一个股的影响。 从周收益率均值的图可以看出，城投控股的周收益率在这五个阶段不断波动，但在第一个阶段即1991.1-1994.7实现增长之后，收益率基本为正数。1991.1至2001.6收益率是上升的。处在中国证券资本市场的新生阶段，市场各方不断探索和努力，企业也凭借此获得了较大的飞跃增长。然而在第三阶段出现相对罕见的负收益率，足见城投控股不可避免地受到萧条股市的影响，政府各项政策改革对企业形成挑战。第四个阶段恢复增长。2008.11-2012.10期间，由于受整个宏观经济的影响，收益率出现下降，但仍然保持了正的收益率足见此企业的实力。 从周收益率方差可以看出周收益率 阶段 年份 均值 方差 1 1991.1-1994.7 -0.02705 0.009281 2 1994.8-2001.6 0.012322 0.014185 3 2001.7-2005.6 -0.00237 0.001324 4 2005.7-2008.10 0.006201 0.007995 5 2008.11-2012.10 0.001359 0.002598

上证指数18年(1991年～2008年)各月行情统计表

上证指数18年（1991年～2008年）各月行情统计表上证指数18年(1991年,2008年)各月行情统计表(zt) 2010年03月07日星期日 17:46 月份上涨概率与全年走势相关度最大涨幅最大跌幅说明 1月 55.6% 77.8% 53.6% 16.7% 1月走势与全年高度相关，对全年有相当的预判功能 2月 72.2% 72.2% 16.4% 5.2% 2月总飘红。2月的走势对全年行情有着相当重要的预判功能 3月 61.1% 50.0% 18.7% 30.9% 3月最徘徊。3月行情对全年的启示作用不大 4月 66.7% 61.1% 46.8% 15.9% 4月无大跌。 5月 55.6% 66.7% 177.2% 31.2% 5月有传奇,“5.19”、“5.30”等 6月50.0% 61.1% 32.1% 20.3% 6月草长莺飞。 7月 38.9% 50.0% 17.0% 28.8% 7月上攻乏力。 8月 55.6% 55.6% 135.2% 21.8% 8月看中报。 9月 38.9% 50.0% 8.1% 14.7% 9月多事。 10月 33.3% 77.8% 20.8% 27.8% 10月大势已定。 11月 72.2% 50.0% 42.8% 18.2% 11多升浪。 12月 44.4% 77.8% 27.4% 15.3% 12月寒潮频袭。在熊市年份，有67%的概率下跌。 2月总飘红。 在上证指数18年(1991年,2008年)的2月份走势中，只有5年出现下跌，其余13年悉数上涨。涨幅最大的出现在1992年，上涨了16.4%;跌幅最大的是2001年，跌5.2%。可见历史上2月大盘走势虽波澜不惊，但上涨的概率高达72%。

上证指数的多因素分析.

上证指数的多因素分析 ——专业年级:05级信管 1班小组成员:李青 40511056 吴君超 40511053 指导教师:俞开志 论文结构图:—— 上证指数的多因素分析 【摘要】本文主要通过对上证指数的变动进行多因素分析,建立以上证指数为因变量, 以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对上证指数进行数量化分析, 就其影响因素提出我们对上证市场宏观调控有帮助的参考性意见。 【关键词】上证指数货币供给增长率居民储蓄存款期末余额增长率上交所投资者开户数

一、问题的提出 改革开放以来,中国经济飞速发展,强力带动了各行各业的健康发展,股市也是如此。对我国股票市场而言 , 最常用的也是最重要的衡量指标就是上证指数。对这一指数进行分析 , 有利于深入了解股票市场的动态 , 对其的多因素分析, 能更好地掌握证券市场的发展趋势。 “上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”, 是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数由上海证券交易所编制,于 1991年 7月 15日公开发布, 以 " 点 " 为单位, 基日定为 1990年 12月 19日, 基日提数定为 100点。随着上海股票市场的不断发展,于 1992年 2月 21日,增设上证 A 股指数与上证 B 股指数,以反映不同股票(A 股、 B 股的各自走势。 1993年 6月 1日,又增设了上证分类指数,即工业类指数、商业类指数、地产业类指数、公用事业类指数、综合业类指数、以反映不同行业股票的各自走势。经过多年的持续发展, 上海证券市场已成为中国内地首屈一指的市场, 上市公司数、上市股票数、市价总值、流通市值、证券成交总额、股票成交金额和国债成交金额等各项指标均居首位。至 2004年 12月底,上证所拥有 3700多万投资者和 837家上市公司,上市证券品种 996个。上市股票市价总值 26014.34亿元; 2004年,上市公司累计筹资达 456.901亿元; 一大批国民经济支柱企业、重点企业、基础行业企业和高新科技企业通过上市,既筹集了发展资金,又转换了经营机制。众所周知, 在近 10年来, 中国股票市场历经了熊市到牛市的转变, 其状态 最基本的表现方式就是上证指数的大幅波动, 而这一指标又受政治、经济、社会、政策、心理等多种因素的影响。因此, 上证指数变动的主要影响因素有哪些?这些因素对上证指数的具体影响程度怎样?如何利用这些因素加强从宏观上对股市的调控?这是我们研究的主要目的。 二、理论综述 对于影响上证指数的各种因素, 不同学者各有自己的看法。大多数研究认为, 影响我国上证指数的因素主要有以下几方面:货币供应量 M1,居民储蓄存款余额,零

股票预测模型

承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

题目 摘要 针对…（写清楚什么问题），通过…（方式怎么分析），考虑到…（约束/限制条件），运用…（方法），解决…（问题）（300-500左右） 逐个问题来表述 问题一： 问题二： 问题三： 问题四： 问题五： 问题六： 【关键词】：3-5个

上证指数的k线分析

上证指数分析 对上图上证指数3月16号——12月10号的k线分析 3月16号——4月15号，该k线呈现出上涨趋势开盘价和收盘价都逐渐上高，在3月16号出现“上吊阳线”，并且还是在低价位出现，可知随着股价的逐步攀高，成交量呈均匀放大事态，并最终以阳线报收，预示后市股价看涨。接着在3月23号出现的“光脚阴线”，表示股价虽有反弹，但上档抛压沉重。空方趁势打压使股价以阴线报收。然后3月29号出现“穿头破脚阳线”说明多方已占据优势，并出现逐波上攻行情，股价在成交量的配合下稳步升高，预示后市看涨。随后4月1号又出现“光头光脚阳线”表明多方已经牢固控制盘面，逐浪上攻，步步逼空，涨势强烈。但是4月15号在高价位出现的“下影十字星”说明了该种情况下反弹迹象不大，需要留心。随后4月19号出现“光头光脚阴线”，并且此时股价逐波下跌，这说明空方已占尽优势，多方无力抵抗，股价被逐步打低，后市看淡。5月6号出现“光头阴线”表明短期行情不好，最好卖出。5月21号“光头阳线”在低价位的出现，表明股价探底后逐浪走高且成交量同时放大，预示为一轮上升行情的开始。5月31号出现“光脚阴线”表示股价虽有反弹，但上档抛压沉重。空方趁势打压使股价以阴线报收。6月7号出现“阳线十字星”，在底部出现预示着，大势即将改变，股价即将上涨。6月29号出现“大阴线”，表明股价横盘一日，尾盘突然放量下攻，表明空方在一日交战中最终占据了主导优势，次日低开的可能性较大。7月12号出现“小阳线”说明多头稍占上风，但上攻乏力，表明行情发展扑朔迷。接着在7月19号出现了“穿头破脚阳线”股价走势表现为全日宽幅振荡尾市放量拉升收阳，当日主力通过振荡洗盘驱赶坐轿客，然后轻松拉高，后市可能继续看涨。随着7月28号又出现了“穿头破脚阳线”说明多方已占据优势，并出现逐波上攻行情，股价在成交量的配合下稳步升高，预示后市看涨。而8月3号出现的“光脚阴线”表示股价虽有反弹，但上档抛压沉重，后市行情不稳定，应留意。但8月13号在低价位出现的“光头阳线”表现为股价探底后逐浪走高且成交量同时放大，预示为一轮上升行情的开始。9月13号出现“上影阴线”预示着上方抛压沉重，浮动筹码较多，涨势不强，甚至还会下跌。经历了9月13号到9月21号的一股强势下跌趋势，终于迎来了新的气息。9月23号出现的“阴线十字星”，预示着低价位的结束，大势即将改变原来的方向，新一轮

基于GARCH模型对上证指数日对数收益率的实证分析

基于GARCH模型对上证指数收益 率的实证分析 于梦梦西南财经大学统计学院统计学学号：214020208022 [摘要] 本文本文选取上海综合指数在2013年1月4日至2014年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据，并处理成对数收益率，在此基础上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验，发现中国股市具有明显的ARCH效应，结合ARCH模型和GARCH模型的特点，最终筛选出适合的GARCH(1，1)模型对沪市收益率序列的波动做拟合。本文最后针对中国股市的现存问题，借鉴成熟股市的经验，提出了加快发展中国股市的政策建议。 关键词：上证综合指数；ARCH效应；ARCH；GARCH模型；波动性

目录 摘要 (1) 一、引言 (3) 二、文献综述 (3) 三、中国股市波动特征 (4) 四、ARCH类模型概述 (5) （一）ARCH模型 (5) （二）GARCH模型 (6) 五、上海股市收益率的ARCH效应检验 (7) （一）数据来源和处理 (7) （二）上证综合指数日对数收益率序列t r的统计性描述 (7) （三）上证综合指数收益率序列t r的平稳性性检验——ADF单位根检验 (9) （四）上证综合指数收益率序列t r的相关性检验 (10) （五）均值方程的确定及残差序列自相关检验 (10) （六）异方差性检验 (11) 六、建立GARCH类模型 (13) （一）模型阶数的确定 (13) （二）对所建立的模型进行残差ARCH效应检验 (15) （三）建立GARCH(1，1)模型 (16) 七、实证结论分析 (16) 参考文献 (17)