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        基于分位數(shù)回歸的新能源股價(jià)影響因素研究

        2023-02-20 06:13:06楊舒
        商展經(jīng)濟(jì) 2023年3期
        關(guān)鍵詞:上證綜指位數(shù)股價(jià)

        楊舒

        (江蘇開放大學(xué)商學(xué)院 江蘇南京 210036)

        1 引言及文獻(xiàn)綜述

        隨著工業(yè)的高速發(fā)展,環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重,傳統(tǒng)化石能源的燃燒勢必會(huì)造成以二氧化碳為主的溫室氣體排放,且化石能源為不可二次利用能源,因此對(duì)新能源的開發(fā)與利用迫在眉睫。新能源行業(yè)作為一個(gè)快速發(fā)展的新興行業(yè),其發(fā)展逐漸成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。目前,從現(xiàn)有的新能源股價(jià)影響因素的文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn),大多學(xué)者將關(guān)注點(diǎn)放在國際油價(jià)、能源價(jià)格、碳排放權(quán)價(jià)及科技公司股價(jià)對(duì)新能源股價(jià)產(chǎn)生的影響。Kumar等(2012)選取國際原油價(jià)格、科技公司股價(jià)、碳排放配額權(quán)價(jià)格及新能源公司股票價(jià)格建立VAR模型,實(shí)證結(jié)果表明,國際原油價(jià)格及科技公司股價(jià)對(duì)新能源公司股票價(jià)格都產(chǎn)生影響[1]。Managi &Okimoto(2013)選取2001年1月3日—2010年2月24日的國際油價(jià)、科技股股票、短期利率和新能源股價(jià),通過馬爾可夫轉(zhuǎn)換鏈發(fā)現(xiàn)納入市場結(jié)構(gòu)以后在金融危機(jī)時(shí)期存在的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn),在該結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)后國際原油價(jià)格與新能源股價(jià)成正向影響關(guān)系[2];卜文珂和趙蒙恩(2020)通過脈沖響應(yīng)新能源股價(jià)在現(xiàn)期受到碳排放權(quán)價(jià)格的影響,通過方差分解預(yù)測發(fā)現(xiàn)投資者情緒、國際原油價(jià)格及碳排放權(quán)價(jià)均對(duì)新能源股價(jià)未來20期存在貢獻(xiàn)率[3]。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看,探究新能源股價(jià)與國家宏觀經(jīng)濟(jì)及股票綜合指數(shù)的研究較少。本文選取國內(nèi)外具有代表性、影響力強(qiáng)的股票指數(shù),探究股票指數(shù)是否會(huì)影響新能源股價(jià)。

        分位數(shù)回歸模型自Koenker &Bassett(1978)提出以后就得到了不斷改進(jìn)及廣泛應(yīng)用[4],相比于傳統(tǒng)的線性回歸最小二乘法,分位數(shù)回歸模型的使用范圍更廣。分位數(shù)回歸模型可以看出回歸變量分布的尾部特征,當(dāng)分位點(diǎn)取0.1~1時(shí)可以看出回歸變量對(duì)分布的影響,當(dāng)分位點(diǎn)位于0.5時(shí)為中位回歸,此時(shí)的回歸結(jié)果約等同于最小二乘法。近幾年來,分位數(shù)回歸模型在實(shí)證研究方面的運(yùn)用越來越廣泛,陸雪妮和朱能輝(2022)利用分位數(shù)模型對(duì)上證綜指的量價(jià)關(guān)系進(jìn)行了探究[5];王亞輝等(2022)通過分位數(shù)回歸模型探究不同影響因素對(duì)湖南省締結(jié)國際友城關(guān)系及入境外國游客接待規(guī)模是否存在影響[6]。本文通過分位數(shù)回歸探究各類股票指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)是否存在影響。

        2 數(shù)據(jù)選取

        本文選取2018年5月29日—2022年5月24日國證新能指數(shù)(399412)、道瓊斯指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、上證綜指及深證綜指的每周5日的日數(shù)據(jù),共計(jì)1041組時(shí)間序列數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均來源于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫。

        國證新能指數(shù)記為NEI,反映的是70家包括新能源行業(yè)及新能源汽車行業(yè)在內(nèi)的,極具代表性的相關(guān)新能源股票的綜合指數(shù)。國證新能指數(shù)選中的上市企業(yè)新能源類的收入占企業(yè)全年總收入的20%以上,且企業(yè)的市值與流動(dòng)性需排名在前70名,因此,國證新能指數(shù)科研能夠很好地衡量我國新能源上市企業(yè)的股票價(jià)格。

        道瓊斯指數(shù)記為DJI,本文選取的道瓊斯指數(shù)為道瓊斯工業(yè)指數(shù),道瓊斯工業(yè)指數(shù)問世于1986年5月26日,其由美國紐約證券交易所上市的30只不同行業(yè)龍頭企業(yè)成分股構(gòu)成的股票價(jià)格的平均指數(shù),一直以來道瓊斯指數(shù)都被認(rèn)定為全球最有權(quán)威、影響力最大的股票價(jià)格平均指數(shù)。

        納斯達(dá)克指數(shù)記為IXIC,納斯達(dá)克是全球最大的OTC場外交易證券市場之一,包含上市企業(yè)5200多家。納斯達(dá)克指數(shù)是納斯達(dá)克證券市場企業(yè)股票價(jià)格的平均指數(shù),因其上市企業(yè)具有很強(qiáng)的綜合性及全面性,尤其是對(duì)于新技術(shù)行業(yè),如生物技術(shù)、軟件工程、電信、計(jì)算機(jī)行業(yè)等,包含了例如英特爾、微軟、雅虎等知名高新技術(shù)企業(yè),因此納斯達(dá)克指數(shù)可以很好地反映出科技行業(yè)市場的行情變化。

        標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)記為SPX,是1957年由標(biāo)準(zhǔn)普爾公司開始編制,成分股包含工業(yè)股票400種、金融類股票40種、公共事業(yè)類股票40種及運(yùn)輸業(yè)股票20種,其具有代表性強(qiáng)、采樣涉及行業(yè)廣泛、精準(zhǔn)度高、連續(xù)性好等特點(diǎn),目前標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)已成為美國投資組合指數(shù)的基準(zhǔn)。

        上證綜指記為SHSE,1991年7月15日由上海證券交易所正式發(fā)布,上海證券交易所是全球增長速度最快的新興證券市場。上證綜指的樣本股是包括A股和B股在內(nèi)的上海證券交易所內(nèi)交易的所有股票,可以很好地反映上海證券交易所上市股票價(jià)格的變動(dòng)情況。

        深證綜指記為SZSE,1991年4月3日由深圳證券交易所編制發(fā)表,深證綜指是包括深圳交易所掛牌上市的全部股票,以發(fā)行量為權(quán)數(shù)的加權(quán)綜合股價(jià)指數(shù)。

        3 建立分位數(shù)回歸模型

        為探究各股票指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)的影響情況,本文對(duì)所選取的解釋變量及被解釋變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷變換處理,最終設(shè)定了以下4種分位數(shù)回歸模型。其中yt為被解釋變量,β0為常數(shù)項(xiàng),β1(τ)~β5(τ)為解釋變量取0.1~0.9不同分位數(shù)時(shí)的回歸系數(shù),εt為隨機(jī)干擾誤差項(xiàng)。

        3.1 模型一:NEIt序列的分位數(shù)回歸模型

        該模型使用原始時(shí)間序列建立模型,分析新能源股價(jià)與各股指的關(guān)系,該分位數(shù)回歸模型如下。

        從回歸結(jié)果可以看出,如表1所示,道瓊斯指數(shù)與新能源股價(jià)在不同的分位點(diǎn)均呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),即隨著道瓊斯指數(shù)的上漲,新能源股價(jià)呈現(xiàn)出微弱下跌。標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)及上證綜指與新能源股價(jià)顯著正相關(guān),且兩者均在0.3~0.6分位點(diǎn)之間正相關(guān)度不斷提高,直至0.6分位點(diǎn)時(shí)達(dá)到正相關(guān)峰值,分別為3.0067和1.1716,在0.9分位點(diǎn)時(shí)達(dá)到正相關(guān)最低值,分別為2.0822和0.4554。深證指數(shù)與新能源股價(jià)在0.1~0.8分位點(diǎn)時(shí)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),納斯達(dá)克指數(shù)僅在0.6及0.7分位點(diǎn)時(shí)與新能源股價(jià)呈顯著小幅正相關(guān)。該模型的擬合程度較高,校正值在0.7左右,變量為高度相關(guān),表明模型合理。

        表1 NEIt序列的分位數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)

        3.2 模型二:DNEIt序列的分位數(shù)回歸模型

        該模型使用原始時(shí)間序列一階差分后得到的收益率序列建立模型,分析新能源股價(jià)收益率與各股指收益率的關(guān)系,該分位數(shù)回歸模型如下:

        從回歸結(jié)果可以看出,道瓊斯指數(shù)收益率、納斯達(dá)克指數(shù)收益率和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)收益率均與新能源股價(jià)收益率僅在特定的分位點(diǎn)呈現(xiàn)為顯著相關(guān),大部分分位點(diǎn)擬合結(jié)果不顯著。上證綜指收益率與新能源指數(shù)收益率在各分位點(diǎn)均呈現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān),即上證綜指收益率的上升會(huì)使新能源股價(jià)收益率略微下降,深證綜指收益率與新能源股價(jià)收益率在各分位點(diǎn)均在1%的顯著水平下正相關(guān)。從模型擬合度來看,該模型的擬合程度較NEIt序列的分位數(shù)回歸模型變量為低度相關(guān)。如表2所示。

        表2 DNEIt序列的分位數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)

        3.3 模型三:LNNEIt序列的分位數(shù)回歸模型

        該模型使用原始時(shí)間序列對(duì)數(shù)處理后的序列建立模型,時(shí)間序列經(jīng)過對(duì)數(shù)處理后可有效降低其數(shù)量級(jí),該分位數(shù)回歸模型如下:

        道瓊斯指數(shù)與新能源股價(jià)在不同分位點(diǎn)均在1%的顯著水準(zhǔn)下呈現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān),其影響大體上隨著分位點(diǎn)的增加呈現(xiàn)出由大減小再增大的趨勢,在0.4分位點(diǎn)時(shí)達(dá)到最低值為-3.1098。納斯達(dá)克指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)的影響隨著分位點(diǎn)的增加顯著水準(zhǔn)不斷加強(qiáng),在0.1~0.3低分位點(diǎn)不顯著,在0.4-0.9分位點(diǎn)為負(fù)向顯著,且在0.9的分位點(diǎn)為在1%的顯著水準(zhǔn)下顯著。標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)與新能源股價(jià)呈正相關(guān),且影響較大,在0.6分位點(diǎn)達(dá)到最大4.3032。上證綜指對(duì)新能源股價(jià)在0.1~0.7分位點(diǎn)為顯著正相關(guān),深證綜指對(duì)新能源股價(jià)在0.1~0.5分位點(diǎn)對(duì)新能源股指起抑制作用,在0.6~0.8之間不顯著,在0.9分位點(diǎn)呈正向顯著,可以看出深證指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)起頻繁小幅的上下波動(dòng)作用。校正R2值在不同分位點(diǎn)均大于0.7,變量為高度相關(guān),表明模型建立合理有效。如表3所示。

        表3 LNNEIt序列的分位數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)

        3.4 模型四:RNEIt序列的分位數(shù)回歸模型

        該模型使用原始時(shí)間序列對(duì)數(shù)差分處理后得到超額回報(bào)率序列,用各序列的超額回報(bào)率建立模型,該分位數(shù)回歸模型如下:

        上證綜指和深證綜指的超額回報(bào)率在1%的顯著水平下均為顯著,其中深證綜指的超額回報(bào)率對(duì)新能源股價(jià)的超額回報(bào)率產(chǎn)生了較大的正向積極影響,上證綜指超額回報(bào)率與新能源股價(jià)超額回報(bào)率為負(fù)相關(guān),整體影響較為穩(wěn)定。道瓊斯指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的超額回報(bào)率均顯示為不顯著,納斯達(dá)克指數(shù)的超額回報(bào)率僅在0.1分位點(diǎn)時(shí)在10%的顯著水平下顯著。模型擬合優(yōu)度隨著分位點(diǎn)的增高而降低,整體來看變量為中度相關(guān),擬合優(yōu)度一般。如表4所示。

        表4 RNEIt序列的分位數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)

        4 結(jié)語

        本文通過選取2018年5月29日—2022年5月24日國證新能指數(shù)、道瓊斯指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、上證綜指及深證綜指的日數(shù)據(jù),通過建立變換的分位數(shù)回歸模型探究各股票指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)的影響。從建立的4種分位數(shù)回歸模型中選出2種擬合優(yōu)度較好的高度相關(guān)模型,即模型一和模型三,經(jīng)過實(shí)證結(jié)果對(duì)比后得出以下結(jié)論:

        (1)兩個(gè)模型中道瓊斯指數(shù)均與新能源股指在1%的顯著水平下呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān),即隨著道瓊斯指數(shù)上漲,新能源股指會(huì)有下跌趨勢。標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)與新能源股指在1%的顯著水準(zhǔn)下呈現(xiàn)為正相關(guān),且相關(guān)度影響較大,即新能源股指會(huì)隨著標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的上升而上升。

        (2)兩個(gè)模型中上證綜指對(duì)新能源指數(shù)的顯著水準(zhǔn)隨著分位點(diǎn)的增高而降低,但均為小幅正向影響。模型一中上證綜指于0.1~0.8的分位點(diǎn)在1%的顯著水平下顯著,于0.9分位點(diǎn)在5%的顯著水平下顯著;模型三中上證綜指于0.1~0.6的分位點(diǎn)在1%的顯著水平下顯著,在0.7分位點(diǎn)在5%的顯著水平下顯著,在0.8~0.9分位點(diǎn)不顯著。

        (3)兩個(gè)模型中納斯達(dá)克指數(shù)對(duì)新能源股價(jià)起頻繁小幅的上下波動(dòng),均在低分位點(diǎn)影響不顯著,在中分位點(diǎn)為顯著。模型一中僅于0.6~0.7分位點(diǎn)時(shí)表現(xiàn)為正向顯著影響,且影響程度很小,模型三中在0.4~0.9分位點(diǎn)為負(fù)向顯著影響,影響程度較小。

        (4)兩個(gè)模型中深證綜指對(duì)新能源股價(jià)均在中低分位點(diǎn)為負(fù)向影響,但在高分位點(diǎn)影響由負(fù)轉(zhuǎn)正。模型一在0.1~0.8為負(fù)向顯著,在0.9分位點(diǎn)為正向影響但不顯著,模型三在0.1~0.5分位點(diǎn)為負(fù)向顯著,在0.6~0.8分位點(diǎn)不顯著,在0.9分位點(diǎn)為正向顯著。

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