金融计量学实验报告

实验1：基金能否赢得市场

实验目的

运用简单的统计学检验来检验金融理论----基金能否赢得市场

实验软件：Eviews

实验数据：见附录一

实验过程

在投资决策的过程中，我们需要知道某只基金（或股票）是否能够赢得市场，即该只基金（相对于无风险利率）的超额收益要高于市场组合的超额收益。我们假设模型为：

R i?R f=α+β×（R m?R f）+μt

（其中R i表示该基金的收益率；R f表示市场无风险收益率；R m表示市场组合的收益率，在这里我们取上证综合指数的收益率；α 表示该基金收益率超过市场组合的收益率的大小。）1.1数据预处理

利用搜集到的数据运用excle整理出R i-R f ，R M-R f 如附录一表1.1.1，表1.1.2所示：1.2 Eviews数据导入

1）打开eviews，选择月度数据，在初始日期和结束日期栏输入：2007：05 ，2013:02，点击OK。如下图1.2.1所示：

图1.2.1

2）从excel中导入数据，File→import→read test-lotus-excel，在upper-left data cell栏输入初始位置在excel里的编号（D3），在Excel5+sheet name 输入sheet1，命名为x，成功导入R M-R f，用同样的方法导入剩余数据，过程如下图1.2.2所示。

我们以R M-R f 为x，R1-R f 为y1，R2-R f 为y2，R3-R f 为y3，R4-R f 为y4，R5-R f 为y5，R6-R f 为y6，R7-R f 为y7，R8-R f 为y8，R9-R f 为y9。

图1.2.2 导入x

1.3拟合回归模型

输入ls y1 c x 做出第一只基金的CAPM模型的回归方程，如下图1.3所示

图1.3

其他的回归模型操作步骤与之类似，在此不再赘述。

实验结果

一、单个结果分析

2.1对于博时价值的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了第一只基金的回归分析的表格如下表2.1所

示：

Dependent Variable: Y1

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 16:19

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.125066 0.010068 -12.42173 0.0000

X 0.485169 0.035667 13.60264 0.0000

R-squared 0.731259 Mean dependent var -0.248914

Adjusted R-squared 0.727307 S.D. dependent var 0.068864

S.E. of regression 0.035961 Akaike info criterion -3.784617

Sum squared resid 0.087936 Schwarz criterion -3.720374

Log likelihood 134.4616 Hannan-Quinn criter. -3.759099

F-statistic 185.0317 Durbin-Watson stat 1.129516

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.1

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.731259，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.125066，说明基金的整体表现不如市场预期。也即博时价值没有打败市场。

2.2对于嘉实沪深的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了嘉实沪深基金的回归分析的表格如下表2.2所示：

Dependent Variable: Y2

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 16:39

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.067134 0.014373 -4.670885 0.0000

X 0.701310 0.050916 13.77384 0.0000

R-squared 0.736146 Mean dependent var -0.246157

Adjusted R-squared 0.732266 S.D. dependent var 0.099212

S.E. of regression 0.051335 Akaike info criterion -3.072724

Sum squared resid 0.179201 Schwarz criterion -3.008482

Log likelihood 109.5454 Hannan-Quinn criter. -3.047206

F-statistic 189.7186 Durbin-Watson stat 1.660885

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.2

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.73146，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.067134，说明基金的整体表现不如市场预期。也即嘉实沪深没有打败市场。

2.3对于金鹰成份的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了金鹰成份基金的回归分析的表格如下表2.3所示：

Dependent Variable: Y3

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 16:42

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.114734 0.011175 -10.26702 0.0000

X 0.526502 0.039588 13.29959 0.0000

R-squared 0.722312 Mean dependent var -0.249134

Adjusted R-squared 0.718228 S.D. dependent var 0.075192

S.E. of regression 0.039914 Akaike info criterion -3.576037

Sum squared resid 0.108331 Schwarz criterion -3.511795

Log likelihood 127.1613 Hannan-Quinn criter. -3.550519

F-statistic 176.8790 Durbin-Watson stat 1.542766

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.3

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.722312，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.114734，说明基金的整体表现不如市场预期。也即金鹰成份没有打败市场。

2.4对于广发聚丰的分析

在上面步骤1.3中我们用Eviews得到了广发聚丰基金的回归分析的表格如下表2.4所示：Dependent Variable: Y4

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 16:48

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.103263 0.012259 -8.423304 0.0000

X 0.561761 0.043429 12.93525 0.0000

R-squared 0.711033 Mean dependent var -0.246664

Adjusted R-squared 0.706783 S.D. dependent var 0.080862

S.E. of regression 0.043786 Akaike info criterion -3.390842

Sum squared resid 0.130372 Schwarz criterion -3.326599

Log likelihood 120.6795 Hannan-Quinn criter. -3.365324

F-statistic 167.3207 Durbin-Watson stat 1.003630

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.4

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.711033，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.103263，说明基金的整体表现不如市场预期。也即广发聚丰没有打败市场。

2.5对于光大量化的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了光大量化基金的回归分析的表格如下表2.5所示：

Dependent Variable: Y5

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 16:52

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.069029 0.013489 -5.117299 0.0000

X 0.696416 0.047786 14.57360 0.0000

R-squared 0.757481 Mean dependent var -0.246802

Adjusted R-squared 0.753914 S.D. dependent var 0.097122

S.E. of regression 0.048179 Akaike info criterion -3.199611

Sum squared resid 0.157846 Schwarz criterion -3.135368

Log likelihood 113.9864 Hannan-Quinn criter. -3.174093

F-statistic 212.3898 Durbin-Watson stat 1.262447

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.5

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.757481，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.069029，说明基金的整体表现不如市场预期。也即光大量化没有打败市场。

2.6对于上投内需的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了上投内需基金的回归分析的表格如下表2.6所示：

Dependent Variable: Y6

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 19:01

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.113977 0.012541 -9.088337 0.0000

X 0.511648 0.044427 11.51661 0.0000

R-squared 0.661072 Mean dependent var -0.244585

Adjusted R-squared 0.656087 S.D. dependent var 0.076381

S.E. of regression 0.044793 Akaike info criterion -3.345389

Sum squared resid 0.136434 Schwarz criterion -3.281147

Log likelihood 119.0886 Hannan-Quinn criter. -3.319871

F-statistic 132.6324 Durbin-Watson stat 1.640318

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.6

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.661072，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.113977，说明基金的整体表现不如市场预期。也即上投内需没有打败市场。

2.7对于工银精选的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了工银精选基金的回归分析的表格如下表2.5所示：

Dependent Variable: Y7

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 19:15

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.127742 0.011194 -11.41125 0.0000

X 0.479029 0.039656 12.07948 0.0000

R-squared 0.682115 Mean dependent var -0.250023

Adjusted R-squared 0.677440 S.D. dependent var 0.070399

S.E. of regression 0.039983 Akaike info criterion -3.572579

Sum squared resid 0.108707 Schwarz criterion -3.508336

Log likelihood 127.0403 Hannan-Quinn criter. -3.547061

F-statistic 145.9140 Durbin-Watson stat 1.468375

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.7

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.682115，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.127742，说明基金的整体表现不如市场预期。也即工银精选没有打败市场。

2.8对于海富通精选的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了海富通精选基金的回归分析的表格如下表2.8所示：

Dependent Variable: Y8

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 19:18

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.137929 0.009284 -14.85695 0.0000

X 0.434605 0.032888 13.21460 0.0000

R-squared 0.719733 Mean dependent var -0.248870

Adjusted R-squared 0.715611 S.D. dependent var 0.062179

S.E. of regression 0.033159 Akaike info criterion -3.946854

Sum squared resid 0.074767 Schwarz criterion -3.882612

Log likelihood 140.1399 Hannan-Quinn criter. -3.921336

F-statistic 174.6256 Durbin-Watson stat 1.576381

Prob(F-statistic) 0.000000

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.719733，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.137929，说明基金的整体表现不如市场预期。也即海富通精选没有打败市场。

2.9对于国泰金鼎的分析

在上面实验步骤的1.3中我们用Eviews得到了国泰金鼎基金的回归分析的表格如下表2.9所示：

Dependent Variable: Y9

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 19:23

Sample: 2007M05 2013M02

Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.110253 0.010905 -10.11077 0.0000

X 0.537940 0.038630 13.92557 0.0000

R-squared 0.740380 Mean dependent var -0.247573

Adjusted R-squared 0.736562 S.D. dependent var 0.075883

S.E. of regression 0.038948 Akaike info criterion -3.625041

Sum squared resid 0.103151 Schwarz criterion -3.560798

Log likelihood 128.8764 Hannan-Quinn criter. -3.599523

F-statistic 193.9214 Durbin-Watson stat 1.581985

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.9

从上表中我们不难发现作为詹森指数的常数项C的t比率非常显著，且方程的R2 达到了0.740380，拟合结果比较满意，F统计量明显通过检验，方程总体的显著性也比较满意。以上种种均表明方程的回归结果比较不错。

截距项为-0.110253，说明基金的整体表现不如市场预期。也即国泰金鼎没有打败市场。

二、整体结果分析

从上面部分我们可以知道九只基金在选定的时间内都没有打败市场，也即他们的表现都不如市场预期表现。但有一点需要说明，就是我们选定时间在2007年5月一直到2013年2月，在这段时间内正好发生了全球性的经济危机，也就是我们的结论换句话说就是：在全球性的金融危机面前我们选定的基金都没能赢过市场。在此基础上我们可以引申出一点就是，面对经济不景气时把钱放入基金不是一个好主意。

实验二：综合性检验

实验目的

对某只股票得到的CAPM回归模型进行经济意义检验，统计学检验，计量经济检验。实验软件：Eviews

实验数据：见附录二

实验过程

用CAPM模型观测宝钢股份的股票在2002.02到2008.12相对于上证综合指数的收益情况进行回归。

设定CAPM模型为：

R i?R f=α+β×（R m?R f）+μt

（其中R i表示平安保险的收益率；R f表示市场无风险收益率；R m表示市场组合的收益率，在这里我们取上证综合指数的收益率；α 表示平安保险的股票收益率超过市场组合的收益率的大小。）

1.1数据预处理

利用搜集到的数据运用excle整理出R i-R f ，R M-R f 如附录二表1所示：

1.2 Eviews数据导入

1）打开eviews，选择月度数据，在初始日期和结束日期栏输入：2002：03，2008:12，点击OK。如下图1.2.1所示：

2）从excel中导入数据，File→import→read test-lotus-excel，在upper-left data cell栏输入初始位置在excel里的编号（G3和H 3），在Excel5+sheet name 输入sheet1，命名为x和y，成功导入R M-R f 和R i-R f，过程如下图1.2.2和图1.2.3所示。

在这里我们用x代表R M-R f ，用y代表R i-R f

表1.2.2

1.3拟合回归模型

输入ls y c x 做出宝钢股份的CAPM模型的回归方程，如下图1.3所示：

图1.3

实验结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 20:19

Sample: 2002M03 2008M12

Included observations: 82

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.012593 0.016877 0.746177 0.4577

X 1.047779 0.071906 14.57156 0.0000

R-squared 0.726337 Mean dependent var -0.200096

Adjusted R-squared 0.722916 S.D. dependent var 0.145761

S.E. of regression 0.076727 Akaike info criterion -2.273051

Sum squared resid 0.470957 Schwarz criterion -2.214350

Log likelihood 95.19508 Hannan-Quinn criter. -2.249483

F-statistic 212.3303 Durbin-Watson stat 1.790250

Prob(F-statistic) 0.000000

表2.1

所得回归方程为：

Y=0.012593 + 1.047779×X

（0.746177）（14.57156）

一、经济意义检验

这里所估计的参数β=1.047779表示R M-R f每增加1%，将会导致R i-R f增加1.047779%，也即R i近似增加1.047779%，这符合经济学中的常理。

二、统计学检验

1）t检验

对于截距项t值为0.746177，伴随概率为0.4577，这明显是不通过检验的。但是对于回归模型来说，截距项是保证模型不仅过原点，并且对保持β的经济学意义有至关重要的意义，所以即使t值不显著我们也不能简单的去掉截距项。

对于β来说，他的t值为14.57156，伴随概率为0.0000，所以β通过了变量显著性检验。2）R2检验

由表2.1可知，由回归结果可知，本题中的可决定系数R2＝0.726337，说明模型对数据拟在整体上合较好。解释变量“R M-R f”对被解释变量“R i-R f”的72.6337%的变化做出了解释。3）F检验

由表2.1可知F=212.3303，其伴随概率为0.000000<0.05，所以我们可以得出结论方程整体显著成立。

三、计量经济学检验

1)自相关性检验

3.1.1 DW检验

由上表2.1可知DW=1.790250，查表得d L=1.48，d U =1.53，所以d U

3.1.2 作图法

我们做出实际值，估计值和残差的示意图，如下图所示：

图3.2.1

其中，红线代表实际值，绿线代表估计值，蓝线代表残差，可知随机误差项不存在明显的自相关性。

3.1.3 拉格朗日乘数检验

在方程窗口上点击“View/Residual Test/Serial Correlation LM Test”,选择滞后期为“7”，输出结果如表3.1.3所示：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.545540 Prob. F(7,73) 0.7971

Obs*R-squared 4.076345 Prob. Chi-Square(7) 0.7709

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 21:02

Sample: 2002M03 2008M12

Included observations: 82

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.000355 0.017711 0.020030 0.9841

X 0.001754 0.076531 0.022920 0.9818

RESID(-1) 0.098537 0.116946 0.842586 0.4022

RESID(-2) 0.014741 0.118165 0.124745 0.9011

RESID(-3) -0.119454 0.118932 -1.004391 0.3185

RESID(-4) 0.088508 0.123982 0.713877 0.4776

RESID(-5) -0.137192 0.124052 -1.105926 0.2724

RESID(-6) -0.042985 0.127089 -0.338226 0.7362

RESID(-7) 0.116158 0.126505 0.918211 0.3615

R-squared 0.049712 Mean dependent var -8.80E-18

Adjusted R-squared -0.054430 S.D. dependent var 0.076251

S.E. of regression 0.078299 Akaike info criterion -2.153309

Sum squared resid 0.447545 Schwarz criterion -1.889157

Log likelihood 97.28565 Hannan-Quinn criter. -2.047256

F-statistic 0.477347 Durbin-Watson stat 1.973510

Prob(F-statistic) 0.868406

可知RESID(-1)~ RESID(-7)均没有通过t检验，则接受零假设，即不存在自相关性。2）异方差性检验

3.2.1作图法

由下图可知，回归模型存在明显的异方差性。

图3.2.1

3.2.2White检验

运用Eviews进行怀特检验得到如下表所示：

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.858695 Prob. F(2,79) 0.4276

Obs*R-squared 1.744680 Prob. Chi-Square(2) 0.4180

Scaled explained SS 2.446314 Prob. Chi-Square(2) 0.2943

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 05/05/13 Time: 21:14

Sample: 2002M03 2008M12

Included observations: 82

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.010193 0.003574 2.852095 0.0055

X 0.037645 0.029357 1.282327 0.2035

X^2 0.057941 0.051258 1.130384 0.2617

R-squared 0.021277 Mean dependent var 0.005743

Adjusted R-squared -0.003501 S.D. dependent var 0.009919

S.E. of regression 0.009936 Akaike info criterion -6.349332

Sum squared resid 0.007800 Schwarz criterion -6.261281

Log likelihood 263.3226 Hannan-Quinn criter. -6.313981

F-statistic 0.858695 Durbin-Watson stat 2.054841

Prob(F-statistic) 0.427631

表3.2.2

检验结果显示T?R2=1.744680,且约束条件的个数m=2,经查表可知χ0.052(2)=5.991, 2(2),落在接受区域，即原方程存在异方差性。

即T?R2<χ

0.05

3)正态性检验

图3.3

由上图可知我们J-B统计量为6.901773，p值为0.031718 0.05所以落在拒绝域内，所以我们拒绝正态性原假设，认为分布不为正态性，并且我们可以看到偏度指标为0.530232，存在一定程度的右偏，峰度指标为3.946280，所以超峰度为0.946280。

实验3：多重共线性检验

实验目的

理解多重共线性的含义，运用Eviews做到识别和修正。

实验软件：Eviews

实验数据：见附录三

实验过程

1多重共线性检验

第一步：运用eviews的最小二乘估计对实验数据进行ols估计（ls y c x1 x2 x3 x4 x5）结果如

分析：逐步回归法含义简单相关系数检验法是利用解释变量之间的线性相关程度去判断是否存在严重多重共线性的一种简便方法。判断规则一般而言如果每两个解释变量的简单相关系数比较高例如大于0.8则可认为存在着较严重的多重共线性。（较高的简单相关系数只是多重共线性存在的充分条件而不是必要条件。）并且，在置信水平是5%的情况下，经济意义上，x4和x5应与Y成正相关，但回归结果的β值却是负数。与此同时R-squared的值高达0.999。

根据以上分析，我们判定Xi,Xj存在多重共线性，我们需要对其进行调整。

2多重共线性调整

第一步：我们用自变量Y分别与X1，X2，X3，X4，X5进行回归（ls y c x1;ls y c x2;ls y c x3;ls y c x4;ls y c x5）, 2.1得：

不难发现，此处X2的可决系数最大，所以首先选取X2进行逐步回归。

第二步：我们首先引入X1，对第一步得到的结果进行回归分析（ls y c x2 x1）,结果如下表2.2所示：

分析上述数据我们可以看出X2,X1的伴随概率分别为0.0005和0.0025，都小于5%的置信水平，并且X1的t统计量为3.539376，通过了检验，所以我们接受X1的加入。

分析上述数据我们可以看出X2,X1的伴随概率分别为0.0008和0.0119，都小于5%的置信水平，但是X3的伴随概率为0.8886远远超过我们设置的置信水平，并且它的t统计量为0.142378，明显不通过检验，所以我们不接受X3的加入。

分析上述数据我们可以看出X2,X1的伴随概率分别为0.0006和0.0031，都小于5%的置信水平，但是X3的伴随概率为0.5346远远超过我们设置的置信水平，并且，它的t统计量为-0.63466，明显不通过检验，所以我们不接受X4的加入。

第五步：引入X5，对第二步得出的结果进行回归分析（ls y c x2 x1 x5），结果如下表2.5所示：

分析上述数据我们可以看出X2,X1的伴随概率分别为0.0022和0.0058，都小于5%的置信水平，但是X3的伴随概率为0.8408远远超过我们设置的置信水平，并且，它的t统计量为-0.20415，明显不通过检验，所以我们不接受X5的加入。

至此，我们可以得出结论，多重共线调整后的方程只剩自变量X1，X2。最终方程如下所示：

Y=?287.6867+0.415867 ×X1+0.487185× X2

（-2.841797）（3.539376）（4.323352）

3对多重共线性调整后的方程进行检验

3.1拟合优度检验

表3.1说明拟合结果非常理想。

3.2方程总体线性显著性检验（F检验）

由表3.2可知，方程的整体显著成立。

3.3异方差性检验

1）White检验

【VIP专享】金融学实验报告1

安阳师范学院 人文管理学院 金 融 学 实 验 报 告 班级：10级财务管理二班 学号：104983074 姓名：朱明奎

期货实验报告 一、实验目的 在理论学习的基础上，进一步了解期货交易和期货市场的有关知识，提高对基本理论知识的理解，并初步具备进入期货交易市场从 事期货交易的具体指示和能力。 二、实验内容 1、了解期货模拟交易系统的基本使用方法。 2、实际观察和理 解期货价格的走势，了解价格走势与成交量之间的基本关系。 3、 熟悉期货的基本面分析法和常见的技术分析法：K线图分析法、趋 势分析法、形态分析法、技术指标分析法，提高理论联系实际的能力。 三、实验主要仪器设备 硬件：学生在微机房中进行实验操作，要求每人配备一台计算机及配套桌椅。软件：计算机连接互联网，配有office办公系列软件、大智慧软件、民生证券等软件、叩富网模拟炒股系统等。 四、实验结果 在本次实验中，我们主要对技术分析进行讨论分析，从模拟期货投资出发，进行期货买卖操作，了解期货市场的变化多端，行情的 百般难侧，在变化中感悟期货的买卖规则及其分析方法。通过这次 实验，我对期货的买卖也有了深刻的体会、不能频繁操作，要有耐

心跟踪期货走势，而不是看涨就买，看跌就卖、要关注国内外大事，分析大盘走势，考虑各种因素的影响、要有良好的心理素质，不能沉迷，能放得开。 模拟炒股实验报告 一、实验目的 了解股票的交易方法、如何交易、一些股票交易常识。对基本面及个股技术形态进行初步分析 尽可能多的参与交易。通过模拟操作，提高学生对金融市场的分析能力以及实际操盘能力 2、实验内容 运用大智慧、财急送等软件分析股票行情，并模拟短线投资。 3、实验方法 通过国家经济政策分析，市场分析、数据分析、股票走势分析，运用实验软件：大智慧、财急送、“财讯”模拟平台。 四、实验结果 学习了证券投资学 我感觉受益颇多。特别是老师运用理论与模拟实践相结合的教学方式 让我深深体会到了炒股存在着较大的 甚至是让人难以意料的客观风险 但个人的心理因素也很重要 也领会到了一些基本的投资理念。通过这次短时间的模拟交易练习 从理论到实践的运用 巩固了证券投资专业知识了解到不少上市公司的状况 对整个宏观经济也有了更深入的了解 更重要的是培养了每天关注财经新闻的好习惯。总之，这次实验给了我不一般的

金融计量学实验报告材料

实验报告 哈尔滨工程大学教务处制

目录 第1章股票估值 (3) 1.1实验目的 (3) 1.2实验方法和手段 (3) 1.3实验内容 (3) 1.4实验数据来源 (4) 1.5实验步骤及结果分析 (4) 1.6.实验结论 (5) 第2章资产流动性 (6) 2.1实验目的 (6) 2.2实验方法和手段 (6) 2.3实验内容 (6) 2.4实验数据来源 (6) 2.5实验步骤及结果分析 (6) 2.6实验结论 (8) 第3章投资组合分析 (8) 3.1实验目的 (8) 3.2实验方法和手段 (8) 3.3实验内容 (8) 3.4实验数据来源 (9) 3.5实验步骤及结果分析 (9) 3.6实验结论 (11)

第1章股票估值 1.1实验目的 学习股票估值原理，经典的金融理论认为，金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定，这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。如果我们能够精确地预测股票的未来现金流，并且能够找到一个合适的市场贴现率，那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。通过对同仁堂股票的分析进行实践应用，分析其股票内在价值，学会如何进行股票估值。 1.2实验方法和手段 利用固定红利模型理论方法，通过Excel数据分析进行股票估值。 1.3实验内容 对上证股票中同仁堂（600085.SH）股利发放情况进行分析，通过固定红利增长模型，计算其股票内在价值。

1.4实验数据来源 实验数据：同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综合指数。及同仁堂从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利。 来源：Wind 资讯 新浪财经 1.5实验步骤及结果分析 1.5.1利用CAPM 模型算出股票回报率k 将同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综指数据导入Excel ，算出相应日收益率，对两者收益率利用slope 函数，算出β=1.084200339。利用上证基期和当期数据，利用公式（LN （末期）-LN （基期））/365 求得Rm=0.129855308，然后利用CAPM 模型：E(R)=Rf+β[E(RM)－Rf]，，算出股票回报率k= 0.139105163 1.5.2利用算出固定股利增长率g 导入同仁堂（600085.SH ）从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利，算出股利发放率及每年股利增长率对每年的股利取对数，然后用slope 及exp 函数求出固定股利增长率g= 0.014383 1.5.3利用average 及geomean 函数算出算术平均增长率 g 1=0.047345025和几何平均增长率g 2=-0.001797573。 0(1)t t D D g =+

信息计量学-布拉德福定律的验证

信息计量学 选择学科：心理学选择数据库：CNKI(知网) 范围：2010-2011 关键词或提要中含有心理学的相关论文数量共计876篇，期刊共计277种 目的：检验“布拉德福分布定律”。 布拉德福定律简介 布拉德福定律是由英国著名文献学家布拉德福于二十世纪30年代率先提出的描述文献分散规律的经验定律。 其文字表述为：如果将科技期刊按其刊载某学科专业论文的数量多少，以递减顺序排列，那么可以把期刊分为专门面对这个学科的核心区、相关区和非相关区。各个区的文章数量相等，此时核心区、相关区，非相关区期刊数量成1:n:n2（n的平方）的关系。 布拉德福定律是文献计量学的重要定律之一，它和罗（洛）特卡定律、Zipf定律一起被并称为文献计量学的三大定律。 洛特卡定律 洛特卡定律是由美国学者A.J.洛特卡在20世纪20年代率先提出的描述科学生产率的经验规律，又称“倒数平方定律”。它描述的是科学工作者人数与其所著论文之间的关系：写两篇论文的作者数量约为写一篇论文的作者数量的1/4;写三篇论文的作者数量约为写一篇论文作者数量的1/9;写N篇论文的作者数量约为写一篇论文作者数 量的1/ n2……,而写一篇论文作者的数量约占所有作者数量的60%。该定律被认为是第一次揭示了作者与数量之间的关系。 1926年，在美国一家人寿保险公司供职的统计学家洛特卡经过大量统计和研究，在美国著名的学术刊物《华盛顿科学院报》上发表了一篇题名为“科学生产率的频率分布”的论文，旨在通过对发表论著的统计来探明科技工作者的生产能力及对科技进步和社会发展所作的贡献。这篇论文发表后并未引起多大反响，直到1949年这一成果才引起学术界关注，并誉之为“洛特卡定律”。 齐普夫定律 齐普夫定律是美国学者G.K.齐普夫于本世纪40年代提出的词频分布定律。它可以表述为：如果把一篇较长文章中每个词出现的频次统计起来，按照高频词在前、低频词在后的递减顺序排列，并用自然数给这些词编上等级序号，即频次最高的词等级为1，频次次之的等级为2，……，频次最小的词等级为Ｄ。若用f表示频次，r表示等级序号，则有fr＝C(C为常数)。人们称该式为齐普夫定律。

计量经济学实验报告 (3)

1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型

为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5

金融学实验报告2017

编号： 山东建筑大学 商学院·上机实验报告 课程名称：金融学 班级：会计161 指导教师：马瑞华 学生姓名：高宇 学号： 201609101040 所属学期： 2017 － 2018 学年第 1 学期

实验名称金融投资模拟分析 一、实验目的 1．使学生宏观经济指标的实际运用，并能够运用所学经济学原理进行行业分析。 2. 通过对对宏观经济形势的判断和某一具体行业的分析，能够运用所学的证券投资技术分析方法进行实际的金融投资模拟操作。 二、实验内容及要求 1．结合宏观经济学所学知识，通过国家统计局网站、中国人民银行网站、国家财政部网站、国研网等权威官方网站，筛选所需宏观经济指标，并根据指标都目前的宏观经济形势进行初步判断。 2．进一步通过个行业网站等信息搜集所需的行业资料，主要包括行业发展现状、行业竞争分析、行业发展前景分析等。 3. 通过宏观经济形势判断和行业分析，选择某一行业板块的股票进行模拟投资操作，最后以模拟投资的收益率作为自己投资成功与否的判断标准。 三、实验步骤 1. 第3周：登录搜索引擎查找国家统计局网站、中国人民银行网站、国家财政部网站、国研网等权威官方网站。（在后续投资中应适时观察宏观经济数据，以便对投资组合进行调整） 2．第4周：访问有关行业网站，获取相关行业数据，并进行分析。 3．第5周-第15周，注册并参加同花顺金融实验室的模拟比赛，挑选某一行业板块的股票进行模拟投资。 4．第16周：金融投资模拟实验结束，导出实验成绩即每位同学的投资收益率，作为此次模拟股票投资成功与否的判断标准。但是投资收益率不作为评分标准，只要按照实验指导书的要求完成了上机实验，即可根据实验报告获得相应成绩。 四、实验报告内容（金融投资模拟分析报告） 1、实验名称：金融投资模拟分析 2、宏观经济形势分析： 根据中华人民共和国国家统计局官网的2017年国民经济运行情况，一些数据月度之间出现了小波动，但是总体上、多维度观察，国民经济运行保持了总体平稳、稳中向好的发展态势，以十月份为例，主要表现在四个方面：第一，生产需求总体保持比较稳定，大部分的生产需求指标月度之间波动比较小，增长水平大都好于上年同期。从生产方面看，10月份规模以上工业增加值同比增长6.2%，比去年同月加快0.1个百分点；服务业生产指数当月同比增长8.0%，比上年同月加快0.2个百分点。从需求方面来看，10月份社会消费品零售总额同比增长10%，与上年同月持平；1-10月份固定资产投资增速比1-9月份略有回落，回落0.2个百分点，但投资在优化供给结构方面的作用在持续发挥。从出

图书馆-情报与档案管理一级学科专业硕士研究生培养方案

图书馆-情报与档案管理一级学科专业硕士研究生培养方案

图书馆、情报与档案管理一级学科专业硕士研究生培养方案 一、培养目标 培养德、智、体全面发展并具有坚实宽广的图书馆学、情报学基础理论知识，较系统深入的专业知识和较强的综合素质和应用能力的，适应国家和地方经济与社会发展需要的研究型、应用型高层次信息管理专门人才。 具体要求是： 1．树立爱国主义和集体主义思想，具有良好的道德品质和强烈的事业心，能立志为祖国的建设和发展服务。 2．掌握系统的图书馆学、情报学和档案学基础理论和专门知识；具有从事科学研究的创新意识和独立从事实际工作的专门技术水平；具有使用第一外国语进行国际交流的能力，能够熟练地阅读本学科的外文文献，全面了解所从事的领域的现状与发展趋势，

能独立进行科学研究，能胜任专业教学与研究工作，或在大中型文献情报机构的中高层管理工作，也可在各类企业、政府部门从事信息的组织和管理工作。 3．具有健康的体魄和较强的心理素质。 二、研究方向 图书馆学： 1．图书馆学理论与图书馆事业研究 2．信息资源管理 3．数字图书馆研究 4．现代目录学 5．知识管理研究 6. 信息服务研究 情报学： 1．情报学理论与方法研究 2．信息咨询与信息产业

3．信息技术应用研究 4．信息组织与检索 5．竞争情报策略研究 三、修业年限 基本修业年限为2年。其中生源为跨专业、同等学力的硕士生基本修业年限为2.5年，可提前半年毕业。非全日制硕士生基本修业年限为3年，可提前半年毕业。申请提前毕业的硕士生需在论文答辩前提交至少一篇省级以上刊物文章（第一或第二作者）。 四、毕业学分和授予的学位 图书馆学和情报学专业研究生实行学分制，总学分不少于32学分，其中学科基础课、专业主干课和发展方向课的学分不少于20学分。授予管理学硕士学位。 五、培养方式 1．硕士研究生培养以课程学习为主。课程学习环节注重研究生的自主学习能力、研究能力和实践能力

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

计量经济学实验 基于EViews的 中国能源消费影响因素分析 学院： 班级： 学号： 姓名：

基于EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。 在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。 二、影响因素设定 根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，

西安交大金融学实验报告

金融学实验报告 题目：《金融学》证券模拟交易实验报告 院系：经济与金融学院 2015年12月16日 【实验题目】 证券模拟交易 【实验目的】 通过选取股票进行模拟交易掌握基本的证券及证券市场知识。 理解证券价格走势的基本特征，价格走势与成交量之间的基本关系：通过对证券分析软件的使用了解证券分析软件基本功能和证券模拟交易系统的基本使用方法。 【理论基础】 运用财务知识对证券进行基本面的分析。 运用K线分析方法及成交量分析方法描述多空力量对比及变化趋势，进而判断证券价格走势。 运用移动平行线判断证券价格运行状态。 【实验要求】 利用模拟交易系统进行选股分析，并进行股票投资，验证对后市股价预测的准确性。 【实验方案与进度】 本次实验选取分析的股票是信维通信（300136）。利用大智慧证券分析系统和新浪财经网、和讯网、东方财富网等获取股价走势图等相关图表和数据。

在通过对证券分析方法的教材等进行系统地学习之后对股票进行技术面的分析，并结合技术分析，如：K线分析方法、成交量分析方法、主盘控制程度分析表、机构与散户资金对比表等，综合评定股票，预测股票在未来的走势。 【实验过程与步骤】 了解证券投资基础知识； 了解证券投资实践基础知识； 学会看盘，掌握证券投资软件操作； 运用炒股软件进行模拟交易，对股票进行基本面和技术面的分析，预测股票在未来的走势。 一、基本面分析 【公司及股票信息】

【宏观行情分析】 2015年,受益经济结构升级和企业转型,科技行业和ICT行业的估值不断提升。运营商投资进入后4G真空期,单纯网络升级的投资驱动逻辑难以为继,同时行业在网络、系统、业务三个层面也在发生深刻变化,新成长的方向已崭露头角。展望2016大通信行业,国家战略需求、反恐安防升级、网军建设将造就信息安全和专网的确定性成长;军改下的军用通信将受益于中国版C4ISR加速建设;ICT融合下,SDN/NFV、大数据技术将产生颠覆。维持行业“推荐”评级,建议把握有成长确定性的细分子行业,并采取自下而上的选股策略,重点推荐五条投资主线:信息安全和专网通信、军用通信、大数据、互联网转型和工业互联网、小公司大平台。 11月份结束,12月份来临,受新股IPO、美国加息预期等影响,短期市场可能会有所波动。但展望2016年,上游半导体整合并购不止,中游零组件创新不断,下游新终端产品持续推出,我们对电子行业保持乐观态度。整体来看,虽然今年半导体衰退压力较大,但明年资本支出看增显示出它们乐观态度,加上产业整合并购不断,半导体将继续精彩纷呈;电 子制造业受欧美先进制造和东南亚中低端制造的前后夹击,国内人力成本上升,加上企业对90后的管理更加困难,很多电子制造厂商都有意愿加强制造的自动化,预计未来两年电子制造自动化仍能保持较高景气。 【公司素质分析】 个股价值评估 公司地位 股本结构 ④公司战略 坚持大客户战略,业绩确定高增长 公司成长逻辑清晰:国际大客户基础+基于核心技术(+份额提升+产品线拓张=确定的高 速增长。公司始终坚持大客户战略,凭借射频技术、快速响应及出色的产品品质得到大客户认可,已经成为苹果、三星、索尼、华为、微软等国际大客户主力供应商,公司将持续跟随客户成长。 在此基础上,其产品在客户的份额不断提升。射频系列,以苹果为例,公司wifi天线在iPhone的份额提升至30-50%,与安费诺不相伯仲,此外也全面进入iPad、Mac等全系列产品线,我们估测苹果手机wifi天线年需求1-2亿美金,平板天线年需求6-7亿元美 金,Macbook天线年需求3-4亿美金,且从iphone7起手机WiFi天线数量大概率将翻倍;

计量经济学实验报告

《计量经济学》实验报告一，数据 二，理论模型的设计 解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作： （1）X与Y散点图

从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三，模型检验 从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。 1，预测 现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033

则在95%的置信度下，E( Y)的预测区间为（874.28,16041.68） 2，异方差性检验 对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。 G-Q检验 对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据， 128 n n ==分别回归

1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。

金融统计学实验报告

一、实验类型 验证型实验。分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点，运用名义利率、通货膨胀率和物价指数的数据用两种方法来计算并分析哪种方法更科学。 二、实验目的 1、掌握实际利率的两种计算方法，并分析1991-2013年中国1年期实际储蓄存款利率的变化特点。 2、比较两种实际利率测算方法的差异性及科学性。 三、实验背景 利率是国家调控经济的重要杠杆之一，特定的宏观经济目标和微观经济目标可以通过利率调整实现。利率调整是在一定的经济运行环境下进行的，它的调整对经济增长、居民消费、居民储蓄、市场投资等都会产生直接或是简洁的影响。 实际利率(Effective Interest Rate/Real interest rate) 是指剔除通货膨胀率后储户或投资者得到利息回报的真实利率。研究实际利率对经济发展有很大的作用，本实验就1991年至2013年中国1年期实际储蓄利率的变化特点进行探讨，并比较分析实际利率的计算方法。 四、实验环境 本实验属于自主实验，由学员课后自主完成，主要使用Excel软件。 数据来源：通过国家统计局网站、中国人民银行网站获取数据。 五、实验原理 1、实际利率=名义利率-通货膨胀率。 2、实际利率=（名义利率-通货膨胀率）/（1+通货膨胀率）。 六、实验步骤 1、采集实验基础数据。通过网上登录国家统计局网站查看中国统计年鉴，以及登录中国人民银行网站获取相应数据。数据样本区间为1991-2013年。 2、利用Excel软件分别按照两种方法计算实际利率。 3、做出实际储蓄存款利率的变化以及两种不同算法下实际利率变化的折线图。 4、分析图表，考察实际存款利率变化特点并比较两种计算方法的科学性。 七、实验结果分析 (一)实验结果 经过整理和测算的结果如图所示

信息检索

1信息检索： 1.概念：广义的信息检索是指将信息以一定的方式组织存储起来并根据用户需求找出有关信息的的过程和技术,又称信息存储与检索。狭义的信息检索则是指从已存储的信息集合中找出所需信息的过程。 2.方法：常用法（顺查法倒查法抽查法），追溯法，分段法。 3.步骤：1找出主要或相关内容2列出自然语言或近义词3了解背景情况4明确需要类型、语种5了解有无查全查准查新要求 4.原理：信息用户的需求和信息集合的比较与选择，即匹配。 5.检索效果评价：主要从时间质量费用三方面衡量。 查全率=[检出相关文献量/文献库内相关文献总量]*100% 查准率=[检出相关文献量/检出文献总量]*100% 6.影响检索效果因素：系统收录范围、索引语言、标引工作、检索工作。 2著录是按照一定的规则，对信息的外部特征和内部特征加以简单明确的表述。标引是就信息的内容按一定的分类或主题词表给出分类号或主题词。 6搜索引擎 1.搜索引擎是一种能通过Internet接收用户的查询指令，并向用户提供符合其查询要求的信息资源网址的系统。 2.类型：全文搜索索引擎（google、百度），目录索引类搜索引擎（搜狐、新浪），元搜索引擎，集合式搜索引擎，门户搜索引擎，免费链接列表。 3.搜索引擎检索技术：全文检索技术，隐含语义检索，P2P检索技术，多媒体检索技术。 4.检索方式：简单检索、高级检索、目录检索 5.检索引擎的检索技巧：使用关键字的技巧；减号“-”的运用；利用双引号（“”）进行精确匹配搜索；停用词的应用；及时调整检索策略；巧妙利用目录导航的检索方式。 12检索语言 1.检索语言：特征的语言描述文献内部：检索语言、主题检索语言；特征的语言描述文献外部：提名语言、著者语言、号码语言。 2.分类检索语言：1中国图书分类法2中国科学院图书分类法3杜威十进制分类法4国际十进制分类法 3.主题法检索语言：1标题法2叙词法3关键词法4自然语言法学科内容 4.主题法与分类法比较：是从不同角度揭示文献内容的方式。1分类法主要揭示文献所论述的问题，从文献内容出发，将研究对象置一定的学科体系之下。2主题法直接用名词术语作为检索词，表达概念较为准确和灵活，直接性、专指性、易用性是主题法的主要特征。只注意揭示文献中所论述与研究的对象，各主题词之间是相互独立的。3二者功能互补，检索时二者结合使用更有利于查全查准相

计量经济学实验报告(自相关性)

实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系 ——自相关性的判定和修正 一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。 1、实验目的: 练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。 2、实验要求： （1）分析数据，建立适当的计量经济学模型 （2）对所建立的模型进行自相关分析 （3）对存在自相关性的模型进行调整与修正 二、实验报告 1、问题提出 通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？ GDP是一国经济成就的根本反映。从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。必须将GDP与经济形势结合起来考虑。在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。 本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。 2、指标选择： 指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。 3、数据来源： 实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：

表1 4、数据处理 将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示： 图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图

《信息管理学基础》教学大纲

《信息管理学基础》教学大纲 1、课程信息 课程代码：0500823 课程负责人：马费成 课程主讲教师：查先进，宋恩梅，姜婷婷 课程中文名称:信息管理学基础 课程英文名称：Introduction to Information Management 课程类别：必修 课程学分数：2 课程学时数：36（理论）+ 24（课外实验课）+ 6（课外实践课） 授课对象：信息管理与信息系统专业学生 本课程的前导课程：无 2、课程简介： 本课程作为信息管理与信息系统本科生必修的专业基础课，同时也是一门基础性、导论性课程，目的是使学生系统了解和掌握信息的生存、分布、传播、获取、加工、利用的规律、方法和信息管理的业务流程，不仅使学生在学习该门课程后，对信息管理领域有一个全面的了解，同时也为学习后续课程和开展实际的信息管理工作奠定基础。 3、课程概述： 本课程从人类社会信息过程出发考察信息管理活动，重点介绍和讨论了信息和信息管理的内容及特征，信息的交流传递，信息分布，信息获取，信息组织，信息检索，信息系统，信息服务，信息机构及其管理，信息政策与信息法律等方面的内容；同时结合网络及数字环境，探讨信息管理具体领域在网络环境中的应用，以及所出现的新发展和新动向。 4、修课条件： 本课程为大学一年期第1学期开始，无前导课程。 5、教学目标： 1、通过本课程的理论学习，使学生了解信息管理学的产生、沿革和发展，认识人类社会普遍存在的信息现象、信息关联及信息环境，掌握信息管理学的基础理论，基本的定量规律，掌握和灵活运用人类信息活动各环节过程的基本规律、基本技术方法，能分析人类社会经济活动各领域的信息需求，并有效保证满足这些信息需求； 2、通过安排相关实验和实践学习，在信息获取、信息组织、信息检索和信息系统等部分获得直接的感性认识； 3、课堂教学与现场考察相结合，让学生全面了解信息管理的业务流程，安排学生参观和考察信息中心、企业信息系统，把教学内容与实践紧密结合起来。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 ：马艺菡 学号：4 班级：9141070302 任课教师：静文

实验题目简单线性回归模型分析 一实验目的与要求 目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。 要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。 二实验容 根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。 三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等） 简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。 （一）模型设定 为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图1 1978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）

1996 66850.5 7407.99 1997 73452.5 8651.14 根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2 从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型： （二）估计参数 1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls; 2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3；

金融学实验报告

金融学上机实验报告 题目：美国次贷危机 姓名 学号 学院 班级 2013年10 月21 日

引言 2008年以来，美国次贷危机不仅迅速波及全球金融市场，而且已由虚拟经济向实体经济蔓延。目前主要经济体经济增速下滑，世界经济衰退迹象明显。由于美国、欧洲等海外市场需求减弱，中国经济也面临很多困难，需求不足、产能过剩、企业效益下降，经济增速明显放缓。本次美国金融危机的发生，其实反映了盛极则衰、创新毁灭、月盈则缺的事物发展的内在逻辑和客观必然性。资本主义高度发达与极度创新的金融系统在有效监管出现困境的情况下，信贷过度扩张造成金融市场内在的稳定性脆弱, 其发展到极致时，金融市场对风险的抵御能力会极度脆弱，任何来自外部的小小风险都有可能触发系统性危机。 一、美国次贷危机产生的原因 美国次贷危机又称次级房贷危机。它是指一场发生在美国，因次级按揭贷款机构破产、投资基金被迫关闭、股市剧烈震荡引起的金融风暴。它致使全球主要金融市场隐约出现流动性不足危机。美次贷危机从2006年春季开始逐步显现，2007年8月席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场。次贷危机的影响是非常严重的，目前已对各国实体经济产生了较大影响。 美国次贷危机的爆发乃至形成一种全球性的金融危机并非偶然，造成危机爆发的原因也是多方面的。具体可从直接原因与深层原因尽行分析： （1）直接原因 房价的下跌和利率的升高是美国次级贷款危机产生并蔓延的直接原因。2001年美国网络泡沫以后，美联储为了刺激经济开始连续13次降息，联邦基金利率由6.5％降到1％，宽松的信用和过剩的流动性推动房地产等资产价格迅速上涨。美国高度繁荣的房地产市场、低利率政策和资产证券化市场的发展扩大了次级贷款的供给，次级按揭贷款市场得到迅猛发展，2006年达到顶峰。2004年，美联储于6月30日首次将利率提高至1.25％，从此开始了其连续17次升息的历程，到2006年6月30日联邦基金利率已升至5.25％。此时，房地产价格已经下跌，借款人利息负担加重，违约现象大量出现。房价的下跌和利率的升高，导致次级贷款借款人大量违约，使风险由房地产金融机构依次转移到资本市场上的机构投资者。房价的下跌和利率的升高成为美国次贷危机产生的导火索。 深层次原因 金融监管与金融创新的发展发展不同步。主要体现在以下几点： 1、金融机构违背“谨慎经营”的原则，利用金融创新滥用金融杠杆。美国金融业高度发达，超越甚至脱离了实体经济的发展，呈现虚拟化态势。美国金融创新中过度虚拟的经济鼓励了大量投机行为的产生，与实体经济严重脱离，不可避免地滋生与累积了经济泡沫。高负债率和利用资本市场过度融资造成了金融系统与实体经济深度灾害。几乎与次级贷款业务并行发展。为了消除各投资银行顾虑，次级贷款的放贷机构花钱供养了

计量经济学实验报告

中国海洋大学 《计量经济学》实验报告实验项目名称：黄金价格影响因素解析 指导教师：殷克东 姓名：王焜 学号： 年级专业： 14金融 中国海洋大学经济学院

【实验步骤——自己操作】 一、实验数据： 黄金价格、美元指数、通胀率、原油价格、US利率、GDP、标准普尔指数的数据如下：二、实验步骤： （1）建立回归模型 1.建立实验文件 2.输入Y、X的数据 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：： 输入：data Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 3.建立回归模型： 建立Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7的回归，

其中Y代表黄金价格 X1代表美元指数 X2代表通胀率 X3代表原油价格 X4代表短期US 利率 X5代表长期US利率 X6代表GDP X7代表标准普尔指数 4．回归结果如下： 5、对模型的初步分析 a.对模型拟合度分析：从报告单可以看出，R-squared为，模型拟合度在89%左右。

b.对变量的显着性分析：在t检验中，截距项参数、RS的参数并不显着。可能为0。但要判断是否为0，还要对残差和变量进行检验。 c.对模型显着性分析F检验中，F统计量值为，大于显着水平为5%的临界值，说明模型显着。对多个解释变量的模型，若OLS法估价的R2与F值较大，但t检验值较小，则说明各解释变量对Y的联合线性作用显着，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显着。 d、对模型的残差项进行分析 异方差检验：怀特检验 由图知Obs*R-squared统计量为，概率值大于，说明不存在异方差 自相关检验 P(Obs*R-squared)为，大于的显着水平，所以不存在自相关。 e、对变量进行分析 对变量进行多重共线性检验 由相关系数矩阵知： 与RL、RS和SP存在明显的线性相关性。可以看出GDP与利率存在线性负相关，与股票市场存在线性正相关。因为GDP是反映国家经济的一个重要指标，因此，国家为了刺激经济，货币政策往往比较宽松，利率比较低，此时国家经济发展，GDP加速上升，带动股市上扬。 与SP存在明显的线性相关性。由股票理论价格=股票收益/利率知 道利率与股票价格存在负相关。 由于存在多重共线性存在，导致OLS下估计量的非有效、变量显着性检验失效和模型预测失效，因此必须克服模型多重共线性，对模型进行修改。 6、对模型的修正 前面已经大致检测出存在多重共线性的解释变量，分别是短期利率（X4）、长期利率（X5）、标准普尔指数（X7）、GDP（X6）。对这些解释变量进行逐步回归： 短期利率： 长期利率 标准普尔指数 GDP 可以看出在标长期利率的逐步回归中t检验最显着；R检验值为，在四个检验中最好；因

证券投资学实验报告2

一、实验名称：查看证券网站 二、实验设备：PC机、互联网 三、实验目的：了解主要的证券网站和证券网站的模块内容，提高对证券信息的关注度，增强对证券信息的收集能力和分析能力。 四、实验内容： 1、证券信息的收集。登入主要的证券网站：中国证监会https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、深圳证券交易所https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、上海证券交易所https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、华泰联合证券https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、中国银河证券https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、东方财富网https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、和讯财经https://www.doczj.com/doc/49400628.html,、证券之星https://www.doczj.com/doc/49400628.html,，浏览、收集自己认为重要的财经信息并了解证券行业一些专业术语。 2、专项信息查询。学会查询即将上市的新股、资金流入明细情况、企业年度报告等一些十分重要的财经资讯。 五、实验步骤： 1、找到相关证券网站的入口或链接 2、逐个登入各个网站，浏览各个网站的财经信息及了解网站的信息模块，浏览自己认为重要的信息。 3、在众多证券信息网站中找出自己喜欢的网站，并进入其中进行专项信息的查询 六、实验总结： 在此次证券实验课中，认真的完成了实验内容，了解了主要的证

券网站和证券网站的板块内容，增强了自己收集信息的能力。在以前，习惯上使用搜索引擎查询信息，现在发现在证券信息网站中能了解到更多上市企业更全面更及时的信息。 以上的证券网站可分为证券监督管理机构网站（中国证监会、深圳证券交易所、上海证券交易所）、证券公司网站（华泰联合证券、中国银河证券）、证券信息资讯网站（东方财富网、和讯财经、证券之星）。在证券信息资讯网站中，面对大量的财经信息，很是让我眼花缭乱，我选出我感兴趣的信息进一步浏览。在众多的证券信息网站中，我比较喜欢浏览东方财富网中的资讯。在浏览财经信息的过程中，对于初学者来说，不免会碰上专业术语，在进一步的了解后才明白其中的含义，如做空、做多、看跌等术语的含义。做空，就是先在高位借货进来卖出，等跌了之后在买进归还。这样买进的仍然是低位，卖出的仍然是高位；做多，做多是指预期未来价格上涨，以目前价格买入一定数量的股票等价格上涨后，高价卖出，从而赚取差价利润的交易行为，特点为先买后卖的交易行为；看跌是从事证券或股票交易的人对远期市场态度悲观，预料将来证券市场下降，称为看跌。在了解一些专用术语后，我在东方财富网中进行了专项信息的查询。主要进行了新股上市、资金流入、企业年度报告等一些专项信息的查询。 在这次实验课中，我学会了如何查看证券网站，对证券信息进行收集分析，并在查看过程中了解到了许多企业的信息情况，增强了自己信息收集的能力。

信息计量学实验报告

黑龙江大学 实验报告 黑龙江大学教务处

一、实验目的 通过实验了解并掌握信息计量学中的六个重要的定律，文献增长定律，文献老化定律，洛特卡定律，齐普夫定律，引文分析规律，布拉德福定律。 二、实验设备、材料 计算机、原始分析数据、Excel表、Ucinet6.0软件等 三、实验内容与实验步骤 实验一：文献累积增长定律 一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。 二，文献积累增长定律的定义： 三，根据文献积累增长定律的定义可知的对象是关于云计算论文在年限的发表量的累积。 1.对发表年的数据在Excel中进行分类汇总，局部效果图如1-1所示：

图1-1：分类汇总 2.统计出不同出版年的年发表论文量，并通过Excel表格的计算公式C3=C2+B3,生成发 表论文的累积量。如图1-2所示： 图1-2：文献累积量图 3.对图1-2中的极端特别数据进行剔除或不选，选取适当的文献出版年和对应的发表论文累积量，在Excel选择插入图表，选择XY散点图，下一步，下一步，添加标题，去除网格线（可选），在 Excel中生成效果图，如图1-3所示和图1-4所示：

图1-3：定律效果图一 图1-4：定律效果图一 实验二：文献老化定律 一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。

二，文献老化定律的定义：米哈伊洛夫定义为，科学文献随其‘年龄’的增长，失去了作为科学情报源的价值，以及因此越来越少被科学家和专家们利用。半衰期，表示已发表的文献情报中有一半已不适用的时间。莱普斯指数等于出版年不超过五年的被引文献数量除以被引文献总量的百分比。 三，根据文献老化定律的定义和对半衰期与莱普斯指数的了解，首先需要获取被引证文献的出版，对出版进行数据的分析。 1.登陆中国社会科学研究评价中心：https://www.doczj.com/doc/49400628.html,/操作图一如：2-1所示：