上證綜指
- 基于ARMA-GARCH模型的上證綜指收益率研究
性檢驗,得出上證綜指對數(shù)收益率序列存在波動聚集性且短期預(yù)測效果要優(yōu)于長期的結(jié)論。關(guān)鍵詞:上證綜指;對數(shù)收益率序列;短期預(yù)測;ARMA-GARCH模型中圖分類號:F832.51???文獻標(biāo)識碼:A?文章編號:1005-6432(2023)13-0043-04DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2023.13.0431?引言股票市場是金融市場的重要組成部分,對推動國民經(jīng)濟發(fā)展和世界一體化影響重大。股票的價格每時每刻都處在變動中,股價的變動表現(xiàn)為市
中國市場 2023年13期2023-05-31
- 基于時間序列的上證綜合指數(shù)分析及預(yù)測
序列回歸來對上證綜指進行擬合預(yù)測。關(guān)鍵詞:時間序列;上證綜指;ARIMA中圖分類號:F224? ? ? ?文獻標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2023)07-0088-03引言在經(jīng)濟高速發(fā)展的社會,無論是商業(yè)活動還是金融活動大多都會采用回歸分析等方式對未來做出預(yù)測,誠然,其結(jié)果卻不盡如人意,誤差大和不確定性因素給回歸分析的預(yù)測結(jié)果蒙上了一層薄紗。而我們選取的ARIMA模型,由于它具有探討時間序列的特征,能使其在分析經(jīng)濟現(xiàn)象的同時考慮受到
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2023年7期2023-05-21
- 數(shù)字貨幣與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)間的多標(biāo)度交互相關(guān)性研究
文選用我國的上證綜指、貴金屬黃金作為傳統(tǒng)資產(chǎn)代表,以上證綜指、黃金與數(shù)字貨幣的日收益率序列為研究對象,運用多標(biāo)度多重分形去趨勢交互相關(guān)分析( MM-DCCA)法,在不同標(biāo)度下,使用滑動窗技術(shù),生成Hurst曲面可視化分析這三種資產(chǎn)兩兩之間的非線性動力學(xué)關(guān)系。實證結(jié)果表明,三種資產(chǎn)的收益率均存在多重分形特征,黃金的市場效率最強,上證綜指的市場效率次之,而數(shù)字貨幣的市場效率最弱。此外,三種資產(chǎn)的交互相關(guān)性在不同標(biāo)度下呈現(xiàn)不同的分形特征。相比較而言,黃金與數(shù)字貨
商展經(jīng)濟·下半月 2021年6期2021-09-10
- 基于R語言的上證綜指分析與預(yù)測研究
測,因此研究上證綜指的每日價格是十分有必要的,這也有利于市場參與者對市場進行分析,能夠更好地預(yù)測股票市場的走勢。時間序列分析是股票市場波動預(yù)測的重要方法,因此文章利用R語言,選取了2017年2月3日至2019年6月30日的上證綜指收盤價數(shù)據(jù),運用了時間序列分析法構(gòu)建了ARIMA模型,對上證綜指進行模型的擬合,結(jié)果說明ARIMA(2,1,1)擬合程度最好,并預(yù)測了未來3年走勢圖。關(guān)鍵詞:上證綜指;ARIMA模型;R語言;時間序列分析上證綜指是反映了上海證券交
中國集體經(jīng)濟 2020年21期2020-08-21
- 新上證綜指下投資五要點
月22日修訂上證綜指編制方案。此次修訂,ST、*ST等個股被徹底排除在上證綜指樣本范圍之外,新股納入時間延長,科創(chuàng)板上市證券被納入。修訂后的上證綜指,對于時常關(guān)注指數(shù)走勢的投資者意義重大,并對培育證券市場藍籌股市場結(jié)構(gòu)起到積極作用。投資者圍繞藍籌股投資要把握五個要點。一是新上證綜指將更接近藍籌股股票估值。應(yīng)當(dāng)說,發(fā)揮證券市場資源優(yōu)化配置和優(yōu)勝劣汰機制,積極培育藍籌股資源,新上證指數(shù)的市場示范和引領(lǐng)作用重大??梢哉f,投資者將通過對新上證綜指的指數(shù)變化,進行績
證券市場紅周刊 2020年25期2020-07-04
- 基于VAR模型的上證綜指與人民幣匯率中間價收益率的實證研究
對2018年上證綜指與人民幣匯率中間價之間的關(guān)系進行實證研究,從而得出人民幣匯率中間價收益率是上證綜指收益率的格蘭杰原因,同時上證綜指的收益率也是人民幣匯率收益率的格蘭杰原因,進一步刻畫出它們之間相互聯(lián)動的數(shù)量關(guān)系,并提出相對應(yīng)的建議。關(guān)鍵詞:上證綜指;人民幣匯率中間價;格蘭杰原因中圖分類號:F820? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2020)03-0058-04引言自2015年8月11日實行人民幣匯改以來,人民幣匯率
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2020年3期2020-04-14
- 上證綜指影響因素實證分析
立了一套影響上證綜指的宏觀經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)體系,通過構(gòu)建向量自回歸模型進行實證分析,并且對上證綜指進行預(yù)測。據(jù)模型結(jié)果,上證綜指預(yù)測值雖然不是很理想,但是其趨勢與真實走勢還是比較一致的。最后,得出相關(guān)研究的一些啟示。關(guān)鍵詞 M1 CPI CCI PMI 上證綜指 VAR模型 R語言一、上證指數(shù)介紹與分析上證綜合指數(shù)(Shanghai Composite Index)是我國股市中常見的一個股票價格指數(shù)。1991年7月15日,上海證券交易所首次編制和公布上證綜指,
經(jīng)營者 2020年4期2020-04-10
- 基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法的上證綜指波動特征分析及預(yù)測研究
度。關(guān)鍵詞:上證綜指;股指預(yù)測;集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號:F830.91文獻識別碼:A文章編號:1001-828X(2019)010-0319-03一、引言股票市場是一個國家宏觀經(jīng)濟運行的“晴雨表”,在金融市場的發(fā)展中占有重要地位。因此,研究股票市場波動特征和股指預(yù)測具有重要意義。目前股票指數(shù)預(yù)測的方法主要可以分為三類:證券分析法,時間序列法和人工智能法。已有文獻表明,人工智能法中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于投資預(yù)測領(lǐng)域,具有很強的應(yīng)
現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2019年7期2019-06-23
- 投資者情緒與上證綜指的互動關(guān)系研究
投資者情緒與上證綜指的關(guān)系以及兩者之間相互影響程度的大小。分析結(jié)果表明,投資者情緒與上證綜指之間存在非對稱的格蘭杰因果關(guān)系,上證綜指變動對投資者情緒的影響要顯著大于投資者情緒變動對上證綜指的影響?!娟P(guān)鍵詞】投資者情緒;上證綜指;主成分分析;VAR一、引言通常情況下,引起股票市場整個大盤指數(shù)大幅變動的因素眾多,宏觀層面上有宏觀經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r、貨幣沖擊、利率等(王培輝2010;倪青山,2012;陳云,2017)。微觀層面涉及到上市公司的當(dāng)前財務(wù)狀況、未來盈利以及
商情 2019年13期2019-06-14
- 統(tǒng)計學(xué)下的二級市場交易決策方法研究
rst指數(shù);上證綜指理論上說,二級市場的變化應(yīng)該是隨機的。其原因主要在于影響市場變化的諸多因素也在相互影響。宏觀因素涉及國家的經(jīng)濟大環(huán)境、貨幣政策、財政政策等,微觀因素會涉及到公司報表、高管增減持所帶來的行業(yè)蝴蝶效應(yīng)。并且所有因素造成的影響及權(quán)重會時刻變化,所以通過多因素角度疊加分析而產(chǎn)生出來的結(jié)果,其確定性概率很可能低于20%,以這樣的決策去參與二級市場投資,其結(jié)果可想而知。而以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的量化分析則不會存在這樣的問題,無論各種因素怎樣改變,最終會疊加
環(huán)球市場 2018年4期2018-09-10
- 股市現(xiàn)巨幅波動 創(chuàng)業(yè)板絕地反擊
3月23日,上證綜指下跌3.94%,創(chuàng)業(yè)板指下跌1.52%。看似平淡的跌幅,背后卻是過山車一樣的走勢。回望過去的2017年,資金抱團擁抱大藍籌,龍頭白馬股價值回歸,之前低估值的股票屢創(chuàng)新高。進入2018年一月份,這樣的格局進一步加劇。上證綜指在11連陽之后繼續(xù)上漲,市場上充斥著一股大牛市要來了的狂熱情緒。以收盤數(shù)據(jù)來看,在一月份,上證綜指最高時漲幅達到7.63%(如圖所示)。銀行和地產(chǎn)是上證綜指一月大漲的主要推手。根據(jù)申萬28個一級子行業(yè)分類來看,銀行在一
股市動態(tài)分析 2018年12期2018-04-04
- 上證綜指收益率與成交量關(guān)系的實證研究
小。關(guān)鍵詞:上證綜指;收益率;成交量收益率與成交量之間的關(guān)系在股票市場具有重要作用,準確描述二者之間的關(guān)系對了解金融市場的微觀結(jié)構(gòu),解釋金融資產(chǎn)價格的經(jīng)驗分布,尤其是研究金融資產(chǎn)的流動性等問題都具有重要的意義。對于股票市場指數(shù)收益率與成交量關(guān)系的研究而言,國內(nèi)研究者做了很多研究,部分研究者比如鄧怡等(2015)、范利(2016)等認為收益率與成交量之間存在正相關(guān)關(guān)系。而部分研究者比如田利輝等(2014)等認為收益率與成交量之間存在負相關(guān)關(guān)系。另外部分研究者
現(xiàn)代營銷·學(xué)苑版 2017年12期2018-01-22
- 基于GARCH類模型的上證股市波動性研究
CH類模型對上證綜指進行實證研究,結(jié)果表明,GARCH模型能夠消除殘差的異方差性,股市波動存在強烈沖擊,收益有正的風(fēng)險溢價,股市中壞消息引起的波動要比同等大小的好消息引起的波動要大得多,存在明顯的杠桿效應(yīng)。最后給出一些相關(guān)結(jié)論和建議?!娟P(guān)鍵詞】上證綜指;風(fēng)險溢價;杠桿效應(yīng);GARCH模型一、引言金融時間序列常出現(xiàn)波動率的聚集現(xiàn)象,即方差在一定時段中比較小,而在另一時段中比較大。殘差的條件方差不再是隨時間變化的函數(shù),而會受到前一期波動率的影響。為了描述金融序
資治文摘 2017年5期2017-08-09
- 我國股票市場走勢的“歷史類似性”分析
-2016年上證綜指數(shù)據(jù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對上證綜指的走勢進行了分析。以開盤價、最高價、最低價、成交量、成交金額5個指標(biāo)作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,以收盤價作為輸出值。對我國股票市場走勢的“歷史類似性”進行分析。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);上證綜指中圖分類號:F830 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2017)013-0-02一、引言隨著我國日漸成為 21 世紀最重要的國家,國內(nèi)股票市場的波動,不僅牽動億萬投資者的心弦,也為世界所矚目。當(dāng)前的市場和
現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2017年13期2017-07-23
- 利用上證綜指大盤數(shù)據(jù)預(yù)測新疆板塊股價走勢
歸模型,利用上證綜指大盤數(shù)據(jù)預(yù)測新疆板塊股票價格走勢。實證結(jié)果表明:上證綜指收盤價和交易金額對新疆板塊股票價格的影響是顯著的,并且利用所建立的Logit模型對新疆板塊股票價格走勢的預(yù)測較為準確。關(guān)鍵詞:新疆股市;上證綜指;Logit回歸模型中圖分類號:F83文獻標(biāo)識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.08.0511 引言隨著援疆政策的實施以及“絲綢之路經(jīng)濟帶”戰(zhàn)略構(gòu)想的提出,新疆經(jīng)濟的發(fā)展取得了巨大進步。自1994年
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2016年8期2017-01-07
- 基于SPSS分析影響股票成交金額的因素
元統(tǒng)計模型 上證綜指中圖分類號:F275 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1002-5812(2016)16-0067-031990年12月份上海證券交易所成立以來,股票市場的發(fā)展可以說是曲折離奇、跌宕起伏,股票在投資者投資決策中的地位也在不斷提高。評價股票市場的參數(shù)有很多,股票成交金額是對股票市場最直接的評價參數(shù),本文運用SPSS 19.0軟件對影響股票成交金額的六個因素進行了多元統(tǒng)計分析,將股票成交金額作為被解釋變量,上證綜指、人民幣匯率、建筑業(yè)總產(chǎn)值、商品
商業(yè)會計 2016年16期2016-11-15
- 滬指站上3000點“難言樂觀”
浩 5日,上證綜指高開高走,全天維持著高位震蕩,收盤時報收3006.39點。在本周前兩個交易日連續(xù)上漲后,A股終于站上3000點整數(shù)位,創(chuàng)兩個半月來最高紀錄。 路透社5日報道稱,與上證綜指表現(xiàn)相反,深成指在萬科A的拖累之下,最終收于10602.77點,全天下跌0.07%。創(chuàng)業(yè)板表現(xiàn)也不佳,盤中跌幅一度接近1%。萬科5日晚間在深交所發(fā)布公告稱,寶能在收盤尾聲階段增持萬科,持股比例升至24.972%。有分析稱,6日開盤后可能會有更大的波動。 東吳證券高級
環(huán)球時報 2016-07-062016-07-06
- 華泰柏瑞消費成長過去一年凈值增長18.53%
3%,而同期上證綜指和創(chuàng)業(yè)板指的跌幅則分別高達-35.72%和-36.89%,表現(xiàn)出了極強的抗跌性和盈利能力。據(jù)了解,華泰柏瑞消費成長成立于去年5月20日,當(dāng)天上證綜指在4400點附近,市場近乎瘋狂。而華泰柏瑞消費成長在隨后的建倉中采取了謹慎的建倉策略,以極低的倉位躲過了6、7、8月份的殺跌。隨后又在同年9月份股市位于較低點位時大舉建倉,從而較好地分享了“股災(zāi)”之后最大的一波反彈。endprint
投資者報 2016年24期2016-07-04
- 投資者情緒變動與股市收益率關(guān)系的實證研究
投資者情緒;上證綜指;股市收益;VAR模型;雙向因果關(guān)系不斷涌現(xiàn)的金融市場異象質(zhì)疑著完美金融市場的存在。行為金融學(xué)肯定了投資者的心理因素在決策行為中的地位和作用,比傳統(tǒng)金融學(xué)中的完全理性假設(shè)更接近于真實的金融市場。作為行為金融理論的主要內(nèi)容之一,投資者情緒在資產(chǎn)定價和投資決策中的作用以及市場歷史收益信息對未來投資者情緒的影響已成為研究熱點。我國股市投資者非理性成分高,宏觀政策環(huán)境不確定性大,因而在對股市的研究和分析中加入投資者情緒理論更能客觀、準確地挖掘出
商丘師范學(xué)院學(xué)報 2016年2期2016-04-07
- 基于GARCH模型族的上證綜指VaR計算
CH模型族的上證綜指VaR計算劉小冬,陳俊,杜歡(西安財經(jīng)學(xué)院, 陜西 西安710100)摘要:VaR已成為近年來國際廣泛應(yīng)用的風(fēng)險度量方法。文章選取我國2008年至2012年每個交易日。上證綜指的收盤價,結(jié)合GARCH模型族,在正態(tài)分布、t分布、GED分布三種收益率序列分布假設(shè)下,對VaR的值進行了分析和對比,并應(yīng)用Kupiec提出的“失敗頻率檢驗法”進行了準確性檢驗,通過實證分析得出,采用TGARCH—GED模型能夠較好地反映股市風(fēng)險。關(guān)鍵詞:上證綜指
西安財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 2015年2期2016-01-05
- 中國證券市場指數(shù)走勢與宏觀經(jīng)濟變動關(guān)系的檢驗和解釋
。[關(guān)鍵詞]上證綜指;中小板指;創(chuàng)業(yè)板指;實證分析[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.42.047本文目的主要是針對我國股票市場近年來的發(fā)展?fàn)顩r,通過實證分析的方法,研究宏觀經(jīng)濟因素與我國股票市場指數(shù)的關(guān)系,以期進一步了解影響股票市場發(fā)展的深層次原因,并有針對性地提出相應(yīng)的解決方案。1我國主要證券指數(shù)的編制1.1上證綜指簡介上證綜指,即“上證綜合指數(shù)”(上海證券綜合指數(shù),Shanghai Securities Composite
中國市場 2015年42期2015-05-30
- 3月對長期收益擔(dān)憂凸顯
2月13日,上證綜指在開年后一路走高,印證了上月的觀點:當(dāng)?shù)兔缘氖袌銮榫w使市凈率和市盈率跌至歷史低位后,A股市場或能走出新的“結(jié)構(gòu)性行情”。最新一輪的調(diào)查顯示,2014年3月新財富信心指數(shù)為58,與上月持平,53%的投資者認為上證綜指具備反彈能力。其中,機構(gòu)投資者信心指數(shù)為63,較上月下降3.1%;券商分析師信心指數(shù)為62,與上月持平;個人投資者信心指數(shù)為53,與上月持平。3月分類投資者信心指數(shù)顯示,全部投資者信心基本與上月持平。預(yù)計2014年3月上證綜指
新財富 2014年3期2014-04-11
- 基于小波多分辨分析的中國股票市場因果關(guān)系分析
所綜合指數(shù)(上證綜指)和深圳證券交易所的成份指數(shù)(深證成指)的每日收盤價。由這兩個序列分別代表中國兩個股票市場的價格。指數(shù)的時間段為1995/1/23~2007/12/20,共3 116個樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫。t時收盤價表示價格pt,收益rt定義為設(shè){ht}為上證綜指的收益序列,{zt}為深證成指的收益序列,由于Granger因果關(guān)系檢驗要求針對平穩(wěn)序列進行,經(jīng)檢驗序列{ht}和{zt}均為平穩(wěn)的序列,以下分析將針對這兩個序列進行。對兩收益
天津大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) 2011年1期2011-09-18