金融数据分析实训作业
金融数据分析实训作业
一、Eviews软件介绍Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
二、实验项目三、股票收益率分析（一）理论分析股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率。
该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。
股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。
股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额 /原始投资额，其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)。
1．股利收益率股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。
大数据金融实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。
本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。
二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。
2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。
3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。
4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。
三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。
（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。
3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。
（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。
（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。
4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。
（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。
（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。
（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。
四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。
2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。
3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。
b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。
金融统计分析作业999
金融统计分析作业（一）一、单选题1、下列中哪一个不属于金融制（度。
）A、机构部门分类B、汇率制度C、支付清算制度D、金融监管制度2、下列哪一个是商业银行（。
）A、中国进出口银行B、中国银行C、国家开发银行D、邮政储蓄机构3、《中国统计年鉴》自（）开始公布货币概览数据。
A、1980年B、1989年C、1990年D、1999年4、货币与银行统计体系的立足点和切入点是）。
（A、政府B、金融机构C、非金融企业D、国外5、国际货币基金组织推荐的货币与银行统计体系的三个基本组成部）分。
是（A、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表B、货币当局资产负债表、商业银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表C、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、保险公司资产负债表D、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、政策性银行资产负债表6、我国的货币与银行统计体系的三个基本组成部分）是。
（A、货币当局资产负债表、国有商业银行资产负债表、特定存款机构资产负债表B、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、保险公司资产负债表C、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、政策性银行资产负债表D、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、特定存款机构资产负债表7、货币与银行统计的基础数据是以）（数据为主。
A、流量B、存量C、时点D、时期8、存款货币银行最明显的特征是）（。
A、办理转帐结算B、能够赢利C、吸收活期存款，创造货币D、经营存款贷款业务9、当货币当局增加对政府的债权时，货币供应量一般）会。
（A、增加B、减小C、不变D、无法确定10、准货币不包括（）。
A、定期存款B、储蓄存款C、活期存款D、信托存款和委托存款二、多选题1、金融体系是建立在金融活动基础上的系统理论，它包）。
括（A、金融制度B、金融机构C、金融工具D、金融市场E、金融调控机制2、政策银行包括（）。
A、交通银行B、中信实业银行C、中国农业发展银行D、国家开发银行E、中国进出口银行3、金融市场统计包括（）。
在线金融数据分析实训报告
一、实训背景随着互联网技术的飞速发展，金融行业逐渐向线上化、智能化方向发展。
在线金融数据分析作为一种新兴的金融分析方法，已成为金融行业的重要手段。
为了提高自身在金融数据分析领域的专业能力，我参加了为期一个月的在线金融数据分析实训。
二、实训目标1. 掌握金融数据分析的基本概念、方法和工具；2. 学习运用Python、R等编程语言进行金融数据分析；3. 熟悉金融行业常用数据集，如股票数据、期货数据、外汇数据等；4. 通过实际案例分析，提高金融数据分析的实战能力。
三、实训内容1. 金融数据分析基础理论实训期间，我们学习了金融数据分析的基本概念、方法和工具，包括：（1）金融时间序列分析：介绍了金融时间序列分析的基本原理，如自回归模型、移动平均模型等。
（2）金融统计分析：学习了金融统计分析的基本方法，如假设检验、相关分析、回归分析等。
（3）数据可视化：介绍了数据可视化的基本原理，如折线图、柱状图、散点图等。
2. 编程语言学习与应用实训期间，我们学习了Python和R两种编程语言，并将其应用于金融数据分析。
（1）Python：学习了Python的基本语法、数据结构、函数等，掌握了Pandas、NumPy、Matplotlib等库在金融数据分析中的应用。
（2）R：学习了R的基本语法、数据结构、函数等，掌握了ggplot2、dplyr等库在金融数据分析中的应用。
3. 金融数据分析实战案例实训期间，我们通过实际案例分析，提高金融数据分析的实战能力。
（1）股票数据分析：以某支股票为例，运用Python进行技术分析，包括均线分析、MACD分析、KDJ分析等。
（2）期货数据分析：以某期货品种为例，运用Python进行基本面分析，包括供需分析、库存分析等。
（3）外汇数据分析：以外汇市场为例，运用R进行时间序列分析，预测汇率走势。
四、实训收获1. 提高了金融数据分析的理论水平，掌握了金融数据分析的基本方法和工具。
2. 学会了运用Python和R进行金融数据分析，提高了编程能力。
金融统计分析作业题大全
金融统计分析作业题大全1. 描述性统计分析1.1 均值和中位数计算给定数据集的均值和中位数，并解释它们在金融统计分析中的应用。
1.2 方差和标准差计算给定数据集的方差和标准差，解释它们在金融统计分析中的意义，并讨论如何使用它们来评估风险。
1.3 偏度和峰度计算给定数据集的偏度和峰度，并解释它们在金融统计分析中的应用。
2. 概率分布2.1 正态分布给定一个正态分布的均值和标准差，计算特定值的概率，并基于这个分布回答概率问题。
2.2 泊松分布计算给定泊松分布的概率，并探讨它在金融统计分析中的应用。
2.3 二项分布计算给定二项分布的概率，并说明它在金融统计分析中的重要性。
3. 相关性分析3.1 相关系数计算给定数据集之间的相关系数，并解释其在金融统计分析中的应用。
3.2 相关矩阵计算给定数据集之间的相关矩阵，并讨论如何使用它来评估不同变量之间的关系。
4. 回归分析4.1 简单线性回归给定一组数据，进行简单线性回归，并解释回归模型中的参数及其含义。
4.2 多元线性回归给定多个变量的数据集，进行多元线性回归，并讨论如何解释回归模型中的参数。
5. 时间序列分析5.1 平稳性测试对给定时间序列数据进行平稳性测试，并讨论该测试在金融统计分析中的意义。
5.2 ARIMA模型给定一个时间序列数据集，建立ARIMA模型，并使用该模型进行未来值的预测。
5.3 季节性调整给定一个具有季节性的时间序列数据集，进行季节性调整，并分析调整后的数据。
6. 抽样与假设检验6.1 抽样分布给定一个样本数据集，构建抽样分布，并进行参数估计。
6.2 单样本假设检验给定一个样本数据集，进行单样本假设检验，并解释检验结果。
6.3 两个样本假设检验给定两个样本数据集，进行两个样本假设检验，并讨论两个样本之间的差异。
7. 风险管理7.1 VaR计算计算给定投资组合的VaR（Value at Risk），并讨论其在风险管理中的应用。
7.2 CVaR计算计算给定投资组合的CVaR（Conditional Value at Risk），并解释其在风险管理中的作用。
金融数据分析实习报告
实习报告：金融数据分析实习一、实习背景与目的随着金融行业的快速发展，数据分析在金融领域的重要性日益凸显。
为了更好地了解金融数据分析的实际应用，提高自己的实践能力，我选择了金融数据分析实习。
本次实习的主要目的是学习并掌握金融数据分析的基本方法，通过实际操作了解数据分析在金融决策中的作用，并为金融业务提供数据支持。
二、实习内容与过程1. 数据收集与清洗在实习过程中，我首先参与了金融数据的收集与清洗工作。
通过与团队成员的协作，我们从多个渠道获取了金融市场、股票、债券等数据。
在数据清洗阶段，我们采用了SQL语句对数据进行筛选、去重和填充缺失值等操作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模在数据清洗完成后，我开始进行数据分析与建模工作。
首先，我使用了Excel和Python等工具对金融数据进行描述性统计分析，了解了数据的分布特征和潜在关系。
接着，我基于机器学习算法构建了预测模型，通过对历史数据的训练，实现了对金融市场的趋势预测。
此外，我还利用回归分析、因子分析等方法研究了金融市场的内在关系，为投资决策提供了数据支持。
3. 结果呈现与解读在完成数据分析与建模后，我负责将结果以报告的形式呈现给团队和客户。
报告中包括了数据分析的方法、过程、结果及解读，同时针对不同类型的分析结果，提出了相应的金融建议。
在报告解读环节，我与团队成员积极讨论，进一步深化了对数据分析结果的理解。
三、实习收获与反思通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我掌握了金融数据分析的基本方法，包括数据清洗、数据分析、建模等步骤。
其次，我学会了如何将数据分析结果应用于金融决策，为金融业务提供有力支持。
此外，实习过程中的团队协作让我更加注重沟通与协作能力，提高了自己的工作效率。
然而，在实习过程中，我也发现了自己的不足之处。
例如，在数据分析过程中，我对某些金融概念和理论理解不够深入，导致在分析过程中难以挖掘数据背后的内在关系。
此外，在报告撰写环节，我发现自己在文字表达和逻辑结构方面仍有待提高。
金融数据分析实习报告
一、实习背景与目的随着金融行业的快速发展，数据分析已成为金融机构提升竞争力的重要手段。
为了深入了解金融数据分析的实际应用，我于2023年在某知名商业银行进行了为期两个月的实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握金融数据分析的基本方法，提高数据敏感度和分析能力，为今后的职业发展打下坚实基础。
二、实习单位及部门介绍实习单位为我国某知名商业银行，该行在全国范围内设有众多分支机构，业务范围涵盖零售银行、公司银行、金融市场等多个领域。
本次实习部门为风险管理部，主要负责对银行风险进行监测、评估和控制。
三、实习内容与过程（一）数据收集与处理1. 数据来源：实习期间，我主要从银行内部系统、外部数据平台等渠道收集金融数据。
内部系统包括客户信息、交易记录、账户信息等；外部数据平台则包括金融数据库、行业报告等。
2. 数据处理：针对收集到的数据，我运用Excel、Python等工具进行清洗、整理和预处理。
具体操作包括：- 数据清洗：去除缺失值、异常值等无效数据；- 数据整理：将不同来源、不同格式的数据整合为统一的格式；- 数据预处理：对数据进行标准化、归一化等处理。
（二）数据分析方法与应用1. 描述性统计分析：通过对客户年龄、收入、职业等人口统计学特征进行分析，了解客户群体的基本特征。
2. 相关性分析：分析客户交易行为与风险指标之间的相关性，为风险评估提供依据。
3. 聚类分析：根据客户特征将客户划分为不同的群体，为精准营销和个性化服务提供支持。
4. 时间序列分析：分析金融市场走势，预测未来风险。
5. 机器学习：利用机器学习算法对客户风险进行预测，提高风险评估的准确性。
（三）实习成果与收获1. 掌握了金融数据分析的基本方法：通过实习，我熟悉了金融数据分析的流程，掌握了描述性统计、相关性分析、聚类分析、时间序列分析、机器学习等常用方法。
2. 提高了数据敏感度和分析能力：在实习过程中，我不断关注金融市场的动态，对数据进行分析，提高了自己的数据敏感度和分析能力。
金融数据分析实习报告
金融数据分析实习报告一. 引言本实习报告将详细介绍我在金融数据分析实习期间的工作内容、所学到的技能和经验，并对实习期间所遇到的挑战和解决方案进行归纳总结。
二. 实习背景1. 公司介绍本次实习在一家知名金融科技公司进行，该公司致力于提供金融数据分析解决方案，并在市场上拥有广泛的客户基础。
2. 实习目标我的实习目标是学习和应用金融数据分析技术，掌握数据处理、数据建模和数据可视化等相关技能，为公司的业务发展做出贡献。
三. 实习内容1. 数据收集与清洗在实习期间，我与团队成员合作，负责从各种数据源（包括金融市场数据、交易数据等）中收集数据，并进行数据清洗工作。
我使用了Python编程语言和相关的数据处理库，在数据清洗过程中处理了缺失值、异常值和重复值等数据问题，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模在数据清洗完成之后，我通过应用统计学和机器学习算法，对收集到的金融数据进行分析和建模。
我运用了Python中的数据分析库和机器学习库，对数据进行可视化和特征工程，并训练了相关的模型，用于预测和解释金融市场的变动和趋势。
3. 数据可视化与报告撰写为了更好地展示实习成果，我使用了数据可视化工具和图表库，将分析结果以图表和报告的形式展示出来。
我利用这些工具创建了直观、清晰的可视化图表，并撰写了详细的报告以解释数据分析的过程和结果。
四. 实习收获1. 技术能力提升通过本次实习，我进一步熟悉了Python编程语言和相关的数据分析库，提高了数据清洗、数据建模和数据可视化的能力。
我也学会了如何运用统计学和机器学习算法解决金融数据分析中的问题。
2. 团队合作与沟通在与团队成员的合作中，我学会了有效地与他人合作，分享自己的工作进展和经验。
我也加强了与他人的沟通和协作能力，提高了团队的整体工作效率。
3. 解决问题的能力在实习过程中，我遇到了各种数据处理和分析问题，如缺失值处理、模型选择等。
通过与导师和团队成员讨论并学习相关知识，我逐渐掌握了解决这些问题的方法，并获得了更深入的理解。
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一、Eviews软件介绍Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
二、实验项目三、股票收益率分析（一）理论分析股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率。
该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。
股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。
股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额 /原始投资额，其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)。
1．股利收益率股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。
2．持有期收益率持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。
其计算公式为：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%，股票还没有到期日的，投资者持有股票时间短则几天、长则为数年，持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。
持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。
3、拆股后的持有期收益率投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格及其投资者持股数量都会发生变化。
因此，有必要在拆股后对股票价格及其股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。
其计算公式为：(收盘价格-开盘价格)/开盘价格。
（二）指标及方法说明（三）实验过程及分析1股票收益率描述性统计分析我首先收集了2014年11月8日—2016年11月9日的各支股票（伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数）的历史交易数据即收盘价,共489个数据，用Excel计算其对数收益率；导入数据到EWiews计量软件（以下简称“计量软件”）中，分别绘制收益率的时间序列图。
图1.1 伊利集团收益率波动序列图1.2 中国石油收益率波动序列图1.3 浦发银行收益率波动序列图1.4 上证综合指数收益率波动序列从上述四幅时间序列图可以看出，我们所选的三只股票的收益率波动性波动普遍较大，其中伊利集团的收益率波动较为平稳，但是在2015年第一季度的收益率波动巨大；中石油收益率在2015年第二季度之前波动较大；浦发银行收益率整体波动较大；最后分析上证综合指数收益率在整个时间跨度内波动较大，说明整个市场的收益率波动较大2个股收益率的正态分析（1）理论介绍正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。
C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。
其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。
当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
若随机变量X服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为:则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布,记作,μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。
多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
当=0，=1时，正态分布就成为标准正态分布（2）正态分析首先将收益率数据导入计量软件中，分别作出伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数的Quantile-Quantile示意图（如图2.1.1-2.1.8）图2.1.1 伊利集团图2.1.2 中国石油图2.1.3 浦发银行图2.1.4 上证综合指数图2.1.5 伊利集团图2.1.6 中国石油图2.1.7 浦发银行图2.1.8上证综合指数我们从图中可以猜测三只股票的收益率和上证综合指数的收益率均不服从正态分布，接下来我将对上述猜测作出更加严谨的统计说明。
我利用刚才导入的数据进行Descriptive Statistics & Tests,得出相关统计图（如图2.2.1-2.2.4）图2.2.1 伊利集团图2.2.2 中国石油图2.2.3 浦发银行图2.2.4 上证综合指数通过上述详尽的描述统计图和统计数据，我们发现伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数的收益率柱状图不符合正态图像的走势，再考察每一只股票的Kurtosis统计量，这三只股票和上证综合指数的Kurtosis值远远大于3，说明之前的猜测是正确的，它们的收益率都不符合正态分布，这也进一步说明了股市的收益率不可能严格按照正态分布，股市是有风险的。
3、三只股票收益率与大盘指数自相关的分析（1）理论分析如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，这时，称随机误差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关。
随机误差项的自相关性可以有多种形式，其中最常见的类型是随机误差项之间存在一阶自相关性或一阶自回归形式，即随机误差项只与它的前一期值相关：cov(ut,ut-1) =E（ut,ut-1)不为0,或者ut=f(ut-1),则称这种关系为一阶自相关。
a)自相关性产生的原因：线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。
1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；4.模型设定误差引起随机误差项自相关；5.观测数据处理引起随机误差项序列相关。
②自相关的后果：线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。
从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS 估计才具有最小方差性。
当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。
这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS 估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。
1.自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性；2.自相关的系数估计量将有相当大的方差；3.自相关系数的T检验不显著；4.模型的预测功能失效。
（2）自相关分析首先生成伊利集团、中国石油、浦发银行的收益率和上证综合指数收益率的相关分析结果（如图3.1-3.4）图3.1 伊利集团图3.2 中国石油图3.3 浦发银行图3.4 上证综合指数伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数的相关分析结果显示，时间序列的自相关和偏自相关均表现出拖尾性，显示出非平稳性。
通过上述分析验证，我发现上海证券交易所股票市场股票的收益率波动幅度与当时的经济环境、经济形势以及经济政策都有关系，而且收益率大部分情况下都不符合正态分布，这也验证了股票市场的收益率会随着经济周期来回波动，不会严格按照正态分布；时间序列的自相关和偏自相关均表现出拖尾性，显示出非平稳性。
四、资本资产定价模型分析（一）理论分析资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人于1964年在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。
资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的，主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。
资本资产定价模型简称CAPM，是由威廉·夏普、约翰·林特纳一起创造发展的，旨在研究证券市场价格如何决定的模型。
资本资产定价模型假设所有投资者都按马克维茨的资产选择理论进行投资，对期望收益、方差和协方差等的估计完全相同，投资人可以自由借贷。
基于这样的假设，资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多少的报酬率。
CAPM（capital asset pricing model）是建立在马科威茨模型基础上的，马科威茨模型的假设自然包含在其中：1、投资者希望财富越多愈好，效用是财富的函数，财富又是投资收益率的函数，因此可以认为效用为收益率的函数。
2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。
3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。
4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。