上证指数的统计特点及其预测模型研究
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;
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%。
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）：
【免费下载】上证指数与成交量的VAR模型
图一 1991.1到2010.12的和t X LN _t Y LN _从直观上对数上证指数较为平稳但也有一定的上扬趋势，对数t X LN _成交量含有上扬的趋势，不同历史时期的波动存在显著性的差异，下t Y LN _、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵
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
上证指数的主要影响因素分析
上证指数的主要影响因素分析 摘要：从1990年12月上海证券交易所成立以来，我国股票市场在20年左右的时间里，取得了长足的进步，越来越来的股民参与其中，股票投资已成为我国投资者必不可少的投资手段之一，股市的涨跌变得与人们的生活息息相关。对我国股票市场而言，最常用的也是最重要的指标就是上证指数，对这一指数进行分析，有利于深入了解股票市场的动态。运用实证分析法，对我国1990年至2008年的上证指数作了实证分析，探寻影响上证指数的主要宏观经济因素，试图提高对我国股票市场行情变化的预见性，为个人投资者特别是机构投资者进行投资决策提供参考。 关键词：上证指数;GDP;人民币基准利率;消费者价格指数 中图分类号：F8 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）12-0140-02 1 理论概述 对于金融市场和宏观经济波动之间关系的讨论，要追溯到金融对于真实经济的作用这一争议问题上来。就这一问题的讨论，西方学者从不同的角度和研究方法上得到的答案并
不一致，可以分为“否定论”和“肯定论”两种观点。“否定论”如Robinson（1952）把金融发展看作是企业扩张被动的随从。相反，“肯定论”认为在没有充分理解经济增长的情况下就不能完全否定金融对于经济增长的作用。 其中，Schumpeter（1912）阐述了企业融资的来源，强调了金融市场对投资项目的甑别所起的作用，以及金融服务对于刺激技术创新和推动未来经济增长的重要作用。来自芝加哥大学的EugeneFama（1990）利用美国1953-1987月度、季度和年度数据进行的回归分析发现股市收益率和未来产 出的增长率之间存在明显的正相关关系，他认为这是投资者对于公司上市未来现金流的预期在现期股价上的反应，股市在美国确实起到了经济晴雨表的作用。Rochester大学的WilliamSchwert（1990）在Fama的基础上利用1889-1988年整整100年的数据进行的实证检验同样证实了这一结论的可靠性。世界银行经济学家Levine等人（1996）通过实证检验发现人均GDP较高的国家，其证券市场发展程度也较高。按照Chen，Roll和Ross（1986）提出的所谓“简单而又直观的金融理论”，一个国家的证券市场指数受到来自经济增长，实际利率和通货膨胀率等宏观经济因素影响。Harris （1997）对发达国家和发展中国家的上述关系进行了分析，结果表明，在发达国家中证券市场与宏观经济之间存在相互促进的正向关系，但是在发展中国家两者之间关系表现的比
上证指数历史数据全集下载地址(学习缠中说禅的炒股票理论必备的缠论学习辅助资料)
上证指数历史数据（整合进入飞狐软件） （缠论学习专用，缠中说禅） https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/aqzu5b4u 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本200401-200512五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/e6yr4jbv 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本200906-201012五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/dn60r96v 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本标准版.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/dn60r1wl 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本201007-201106五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/aqzyxawv 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本200801-200912五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/bhzfk6wc 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本200701-200806五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/dn60326c 飞狐交易师历史分析数据-一灯悟缠SH1990-201106日线版本200601-200706五分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/dn60ee7l 飞狐交易师历史分析数据-上证指数20071201-20080630一分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/bhzfuqch 飞狐交易师历史分析数据-上证指数20070601-20071230一分钟线.rar https://www.360docs.net/doc/3711669332.html,/file/dn60e030
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
上证指数计算与修正方法
上证指数计算与修正方法 一、指数计算 (一) 计算公式 1. 上证指数系列均采用派许加权综合价格指数公式计算。 2. 上证180指数、上证50指数等以成份股的调整股本数为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期样本股的调整市值/基期)×1000 其中，调整市值=∑（股价×调整股本数）。 上证180金融股指数、上证180基建指数等采用派许加权综合价格指数方法计算，公式如下： 1000×=基期值 报告期样本股的调整市报告期指数 其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数×权重上限因子)，权重上限因子介于0和1之间，以使样本股权重不超过15%（对上证180风格指数系列，样本股权重上限为10%）。 调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。根据国际惯例和专家委员会意见，上证成份指数的分级靠档方法如下表所示。比如，某股票流通股比例（流通股本/总股本）为7%，低于10%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间(30，40]内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。 流通比 例（%） ≤10 (10，20](20，30] (30，40](40，50](50，60](60，70] (70，80]>80 加权比 例（%） 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100 3. 上证综合指数等以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期成份股的总市值/基期)×基期指数 其中，总市值 = ∑（股价×发行股数）。 成份股中的B 股在计算上证B 股指数时，价格采用美元计算。 成份股中的B 股在计算其他指数时，价格按适用汇率（中国外汇交易中心每周最后一个交易日的人民币兑美元的中间价）折算成人民币。 4. 上证基金指数以基金发行份额为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期基金的总市值/基期)× 1000 其中，总市值 = ∑（市价×发行份额）。 5. 上证国债指数以样本国债在证券交易所的发行量为权数进行加权，计算公式为：
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
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)
基于多元回归分析的上证指数预测模型
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 22 10-212010-191810-17 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 x DIFF 1
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
上证A股指数的走势分析与预测_基于时间序列模型_张碧月
Financial View 金融视线 | MODERN BUSINESS 现代商业45 上证A股指数的走势分析与预测 张碧月 陕西师范大学 710100 摘要:本文旨在以时间序列模型为基础,选择上证A股指数为研究对象,对上证A股指数在2008年1月-2012年5月的53个月度数据eviews 软件进行进行实证分析。在此,本文采用时间序列分析中的一种常见的模型: ARIMA 模型进行相关的分析和预测,对变量的发展规律进行了研究,并对未来三个月的上证A股指数做短期预测。通过研究分析可知计算所得的相对误差范围均达到要求,则采用ARIMA 模型做股票价格预测是可行的。关键词:上证A股指数;时间序列;eviews软件;ARMA模型 一、引言 股票市场是一个复杂的非线形系统,市场受到来自政治,社会,经济,心理等方面的影响,因而对其运动行为很难建模。但是,正如技术分析所假设的“市场是有趋势可循的,市场价格反映了一切,历史往往会重演”,这也就是说明尽管复杂,但市场还是隐含着某些规律性。股价的历史轨迹形态对未来价格趋势特别是短期趋势有着重要的预测价值,这不仅得到市场上许多技术分析者的支持而且一些研究结果也证实了这一点。 股票的价格走势直接影响着投资者的经济利益,以及不同行业的景气状况, 也影响和反映着国家的宏观经济政策。因此正确的建立相关的模型进行股票价格预测有着重大意义,本文选取的变量是能够反映A股的综合波动趋势的上证A 股指数,目的在于试图找到一种较为理想的模型可以以一定的精确度来描叙现实股票市场价格波动的现象,并得到一些有意义的结论。 二、模型描述 1、Box-Jenkins方法(博克思-詹金斯法)——ARIMA 模型。其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间T 的一组随机变量,构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性,但整个序列的变化却有一定的规律可以用相应的数学模型近似描述。该方法不考虑以经济理论为依据的解释变量的作用, 而是依据变量本身的变化规律, 利用外推机制描述时间序列的变化,能达到最小方差意义下的最优预测, 是一种精度较高的时序短期预测方法。 Box-Jenkins方法用变量Xt自身的滞后项,以及随机误差来解释该变量,具体形式可表达成ARIMA(p,d,q)。其中p 表示自回归过程阶数, d表示差分的阶数, q表示移动平均过程的阶数。 若时间序列是平稳的, 可直接运用ARIMA 模型:若时间序列是非平稳的, 则需要经过d 阶差分, 将非平稳时间:将非平稳时间序列转换成平稳时间序列。 其中,模型的假设条件为:①线性假设;②εt是白噪声序列;③假定:E(Xt,εS)=0(t 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 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点上证指数的多因素分析.
中国上证指数历史平均市盈率一览表