王利娜

摘 ?要：股指預(yù)測對于研究和判斷股指變動趨勢和市場交易情緒有重要的現(xiàn)實(shí)意義，對股票價格的準(zhǔn)確預(yù)測即可以規(guī)避風(fēng)險又可以給廣大投資者帶來超額的投資回報。如果預(yù)測不夠準(zhǔn)確，也會給廣大投資者帶來損失。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)板 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測

一、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)意義

創(chuàng)業(yè)板在規(guī)模、資金等的影響力和主板還是無法比擬的，并且會受主板市場波動的影響，使創(chuàng)業(yè)板市場的風(fēng)險更大，因此，為了促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板市場健康、穩(wěn)定、可持續(xù)的發(fā)展，投資機(jī)構(gòu)和投資者做出理性的投資決策，并且主動識別投資風(fēng)險，加強(qiáng)謹(jǐn)慎性，很有必要。

二、組合模型的模擬與分析預(yù)測

在創(chuàng)業(yè)板指數(shù)價格建模時，考慮了多種模型，綜合考慮收益特征、模型的收斂性以及模型的AIC和SIC值，均值方程選，為 ?滬深300指數(shù)收益率）;波動方程選GARCH種波動率模型，GARCH項和ARCH項的滯后階數(shù)為1。對于均值方程，如采用ARIMA，發(fā)現(xiàn)所得的結(jié)果與上述均值方程結(jié)果類似 。根據(jù)收益率的自相關(guān)和偏相關(guān)圖，選擇 。

表2為創(chuàng)業(yè)板月度指數(shù)收益率在ARIMA和ARIMA-GARCH模型下的參數(shù)及其p值。對于ARIMA模型，從Q（5）和Q（10）可以看出，殘差序列不存在自相關(guān)，然而從Q2（5），Q2（10），ARCH（5）和ARCH（10）的p值看出，殘差序列存在顯著的異方差效應(yīng)。通過對殘差序列的異方差GARCH建模，即在ARIMA-GARCH模型下，Q2（5），Q2（10），ARCH（5）和ARCH（10）的p值均大于0.1，該模型能較好地刻畫創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率。

在本文中，采用絕對百分比誤差（APE）， 均值絕對百分比誤差（MAPE）， 以及根均方誤差（RMSE）三種評價準(zhǔn)則對各個模型的模擬和預(yù)測效果進(jìn)行評價。

圖1，創(chuàng)業(yè)板月度指數(shù)在ARIMA-GARCH模擬較好，通過計算可以知道模擬值的MAPE和RMSE分別為7.56%和0.098，說明該模型對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的擬合效果較好。然而，從圖1中看出，擬合值具有滯后性，當(dāng)股市出現(xiàn)突變時不能將該特征同步擬合出來，對于預(yù)測值，基于該模型，對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)向前預(yù)測了12期，即未來一年12個月的數(shù)據(jù)。表3是預(yù)測值的誤差。從每個月份的APE看出，在未來6個月內(nèi)，預(yù)測的誤差均小于10%，而對于7-8個月的預(yù)測，誤差在20%左右，預(yù)測的月份超過8個月時，其誤差達(dá)到30%左右，表明該模型對預(yù)測較近的月份預(yù)測效果較好，對遠(yuǎn)期月份的預(yù)測效果較差。

三、針對投資者提出的建議

若根據(jù)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測結(jié)果，看到在未來的一段時間里面，股票市場會有一種大幅的波動，針對這種大幅度的波動，有些投資者比較喜歡這種大的波動，還有的投資者比較厭倦、厭惡這種大的波動，那么投資者就可以根據(jù)自己的類型進(jìn)行相應(yīng)的風(fēng)險管理或者投資。如果說是厭惡這種風(fēng)險波動性的，可以在這段時間里減少投資，反之是喜歡較大的波動幅度，則可以增加投資的額度，若預(yù)測出創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動比較小，那么市場就很可能存在波動較小的情況，那么建議這種愛好偏好波動比較小的投資者，適當(dāng)增加市場的投資。

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