招商银行A股的β系数估计---基于EVIEWS的金融计量学

金融市场β系数分析β系数是金融市场中常用的一个统计量，用于衡量一个资产对市场指数的变动敏感程度。

本文将探讨β系数的定义、计算方法以及其在金融市场分析中的应用。

首先，β系数是通过计算资产的收益率与市场指数的收益率之间的协方差来衡量的。

β系数的定义为：β = Cov(Asset, Market) / Var(Market)其中，Cov(Asset, Market)表示资产收益率与市场指数收益率的协方差，Var(Market)表示市场指数收益率的方差。

β系数的值可以为正数、负数或零。

当β系数大于1时，表示资产的价格变动比市场指数的变动更剧烈，即具有比市场更高的波动率。

反之，当β系数小于1时，资产的价格变动比市场指数的变动更为平缓。

计算β系数的方法有多种，其中最常用的方法是通过回归分析来计算。

具体而言，可以将资产的收益率作为因变量，市场指数的收益率作为自变量，通过最小二乘法来拟合线性回归模型，从而得到β系数的估计值。

在金融市场分析中，β系数具有广泛的应用。

首先，β系数可以帮助投资者评估资产的风险特征。

当一个资产的β系数较高时，表明该资产的价格波动与市场的波动密切相关，投资者在选择资产时需要考虑市场的整体情况。

相反，当一个资产的β系数较低时，表明其价格变动与市场指数的变动关系较弱，投资者可以将资产作为分散风险的一种策略。

其次，β系数还可以用于资产组合的构建和管理。

通过计算资产的β系数，投资者可以确定不同资产在组合中的权重，从而实现风险与收益之间的平衡。

在构建资产组合时，通常选择具有低β系数的资产来降低整体风险，同时选择具有较高β系数的资产来提高组合的收益。

此外，β系数还可以用于金融市场的预测和投资策略。

通过观察β系数的变化，投资者可以判断市场的趋势和资产的估值水平。

当市场的β系数高企时，可能表明市场热度较高，投资者可能需要警惕市场的过热情况。

反之，当市场的β系数较低时，可能标志着市场的冷清，此时投资者可以积极寻找低估值的投资机会。

Eviews7.2 金融论文计量教学根据我以往写论文所用到的检验方法，特别总结出这篇《如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析》，其中有基本操作、单位根检验、VAR模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解。

希望能够帮助有这方面需求的同学们排难解疑。

关键词：单位根 VAR Granger 脉冲响应方差分解目录一、录入数据 (2)二、取对数 (7)三、单位根检验 (8)四、VAR模型 (13)五、格兰杰因果关系检验 (18)六、脉冲响应 (20)七、方差分解 (22)一、录入数据写金融类论文，常常会用到股市的日数据，而股市是一周5天制的时间序列数据，因此，一般按照（很多事实证明一般都是错的）下面这样创建文件，File—New--Workfile如图1-1图1-1然后录入数据：打开Quick—Empty Group,从Excel文档直接复制粘贴到下面数据录入窗口，如图1-2图1-2再然后，我们会发现，数据和样本区间不一致，如下图1-3：图1-3相信不少同学在这里就抓狂了，尼玛这EViews咋这么难啊！！！这是因为股市日数据属于不规则类型的时间序列数据即非规范日期数据，关于这类数据如何导入到EViews软件中的问题，相信很多写论文的同学们遇到过，下面将为同学们介绍正确的导入不规则时间序列数据的方法。

首先，创建一个新的Excel文档，把想录入的数据依列排好，注意A列就是数据的日期，后面才是选用的样本数据，而第一行是各数据的英文缩写。

如下图1-4所示：图1-4然后保存文档，例如：另存为：桌面/Book1.xlsx（注意关闭该Excel 文档，文档处于打开状态将影响下面的导入数据步骤）其次，打开EViews点击左上角的File—Open—Foreign Data asWorkfile，如下图1-5所示：图1-5选中桌面/Book1.xlsx，点击打开，就出现下图1-6的情况：图1-6接下来，直接点击完成，就出现下图1-7：图1-7然后，双击Range最后一步，在弹出的对话框中选择Dated-specificed by date series,这是eviews为我们提供的处理非规范日期数据的工具。

计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。

点击完成。

4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。

此时工作文件中出现变量图标。

方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。

点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。

得出Eviews的估计结果：β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。

其中12596.27为0第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。

财务计量经济学5：上市公司beta 系数估计 ——异方差、序列相关性和多重共线性检验与修正马科维茨的投资组合理论与夏普的资本资产定价模型（CAPM ），解决了市场处于均衡状态时风险资产收益率的决定问题，其中心思想是认为股票i 的预期收益率是由它所含的系统风险惟一确定的，其数学形式为，()[()]f m f i i E R r E R r β=+-()i E R 为股票i 的期望收益率；f r 为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷；()m E R 是市场组合的期望收益率，通常用市场指数的收益率来代表。

2,(,)()m m i mi i mCOV R R VAR R σβσ==(,)m i COV R R 为股票i 收益率与市场组合收益率的协方差，而()m VAR R 是市场组合收益率的方差。

i β作为衡量股票i 的价格的变化率对市场指数变化率的敏感程度，用来表示该股票系统风险的大小。

单个资产的价格（或预期收益率）只与该资产的系统风险的大小有关。

若1i β>，则这只股票被称为进取性股票，因为该股票收益率的变化大于市场指数收益率的变化。

反之，这只股票被称为防守性股票。

CAPM 模型描述的是均衡状态下的证券或证券组合的期望收益率与由i β系数所测定的系统风险之间的线性关系。

但在实际计量中，我们需要建立下面两个模型，采用OLS ，来求得i β系数。

模型1：用股票i 的收益率it R 与市场组合收益率mt R ，建立回归模型：i i t it mt R R αβε=++模型2：用股票i 的超额收益率f it R r -与市场组合的超额收益率f mt R r -，建立回归模型，()f i i f t it mt R r R r αβε-=+-+模型1中i β的估计为，22,()()(,)()()m m m m it i mt i mi i mt m R R R R COV R R R R VAR R σβσ--===-∑∑其中模型1也称为单指数模型。

β系数计算过程范文β系数（Beta coefficient）是一种风险度量指标，用于衡量一项资产相对于整个市场的波动情况。

它是通过计算资产收益与市场收益之间的协方差来确定的。

β系数的计算过程涉及到以下几个步骤：1.收集数据：要计算β系数，首先需要收集资产的收益率数据和市场的收益率数据。

一般来说，收益率可以按日、按周、按月或按年进行计算。

可以通过金融数据提供商、交易所网站等渠道获取所需的数据。

2.计算资产的收益率：收益率是指资产的价格变动所导致的收益。

计算资产的收益率可以使用以下公式：收益率=（当前价格-上期价格）/上期价格例如，假设股票在两个期间内的价格分别为100和120，那么收益率可以计算为：收益率=（120-100）/100=20%将所有期间的收益率计算出来并记录下来。

3.计算市场的收益率：市场的收益率可以通过计算市场指数的收益率来代表。

市场指数在大多数情况下会反映整个市场的整体变化情况，如标普500指数、纳斯达克指数等。

计算市场的收益率的方法与计算资产的收益率相同。

4.计算协方差：协方差用于衡量两个变量之间的线性关系。

在计算β系数时，需要计算资产收益率和市场收益率之间的协方差。

协方差可以使用以下公式计算：协方差=SUM（（资产收益率-资产平均收益率）*（市场收益率-市场平均收益率））/（n-1）其中，资产平均收益率为所有期间资产收益率之和除以期间数，市场平均收益率同理。

5.计算市场的方差：方差是衡量一个变量的离散程度的指标。

在计算β系数时，还需要计算市场收益率的方差。

方差=SUM（（市场收益率-市场平均收益率）^2）/（n-1）6.计算β系数：根据协方差和市场方差的计算结果，可以计算β系数。

β系数可以使用以下公式计算：β=协方差/方差β系数表示资产收益率对市场收益率的敏感性。

如果β系数大于1，表明资产的波动性高于市场；如果β系数小于1，表明资产的波动性低于市场；如果β系数等于1，表明资产的波动性与市场相同。

国际金融中b值的计算方法在国际金融中，b值通常是指贝塔系数（Beta coefficient），用来衡量一个资产或投资组合相对于整个市场的波动性，即该资产或投资组合与市场收益率的相关性。

贝塔系数是投资学中一个重要的指标，用于评估一个资产的系统性风险。

计算贝塔系数的方法有多种，其中最常用的是基于历史数据的计算方法。

以下是一种常见的计算贝塔系数的方法：步骤一：选择一个参考指标选择一个与所要计算的资产或投资组合有相关性的市场指数作为参考指标。

这个市场指数可以是整个股市的指数，例如标普500指数（S&P 500）或道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average），也可以是其中一个特定行业的指数，例如金融指数或科技指数。

步骤二：收集相关数据收集所要计算的资产或投资组合的历史价格数据和参考指标的历史收益率数据。

这些数据可以从金融数据提供商、证券交易所或金融网站等渠道获取。

步骤三：计算资产或投资组合的收益率使用所收集到的历史价格数据计算资产或投资组合每期的收益率。

收益率可以通过计算价格变动的百分比来得到，即（当前价格-上一期价格）/上一期价格。

步骤四：计算市场指数的收益率使用所收集到的参考指标的历史数据计算每期的收益率。

同样，收益率可以通过计算指数的价格变动的百分比来得到。

步骤五：计算协方差和方差将资产或投资组合的收益率和参考指标的收益率按照时间配对，计算它们的协方差和方差。

协方差度量了资产或投资组合收益率与参考指标收益率的联动程度，方差度量了收益率的波动性。

步骤六：计算贝塔系数使用协方差和方差的值，通过下述公式计算贝塔系数：贝塔系数=协方差/方差计算得到的贝塔系数反映了资产或投资组合与市场指数的相关性程度。

如果贝塔系数为1，则表示该资产或投资组合与市场指数的波动性相等；如果贝塔系数大于1，则表示该资产或投资组合的波动性高于市场指数；如果贝塔系数小于1，则表示该资产或投资组合的波动性低于市场指数。

商业银行系统风险—β系数的测算
β系数是根据统计学方法来测算商业银行系统风险的一个重要工具。

β系数可以衡量商业银行系统风险在市场整体波动中所占的比例。

本文将介绍β系数的测算方法以及其在商业银行系统风险评估中的应用。

要计算β系数，首先需要选择一个指标作为市场整体风险的参考。

通常，我们可以选择股市指数作为市场整体风险的代表，如上证指数或深证成指。

然后，我们需要选择商业银行股票的价格作为被测量的对象，如招商银行或工商银行。

接下来，我们需要收集一段时间内的市场整体风险和商业银行股票价格的历史数据。

在收集到足够的历史数据后，我们可以用回归分析的方法来计算β系数。

回归分析可以帮助我们建立一个线性关系模型，用来衡量商业银行系统风险与市场整体风险的关系。

在使用回归分析时，我们将商业银行股票的收益率作为因变量，市场整体风险的收益率作为自变量。

根据回归分析的结果，我们可以得到一个β系数。

β系数的计算结果可以辅助我们评估商业银行系统风险。

β系数越高，表示商业银行系统风险受市场整体风险的影响越大，波动性也越大。

相反，β系数越低，表示商业银行系统风险相对较低，受市场整体风险的影响相对较小。

β系数的应用不仅限于风险评估，还可以用来进行风险管理。

商业银行可以利用β系数来确定投资组合的合理配置。

如果一个投资组合中存在高β系数的股票，那么该投资组合的风险也会相对较高。

商业银行可以通过将高β系数的股票与低β系数的股票进行组合来降低整体风险。

实验六β系数估计一、实验预习部分(一)实验目的要求：运用贝塔系数的估计模型，独立设计案例，通过对案例的操作与分析，达到掌握贝塔系数估计方法的目的。

(二) 实验理论原理：（金融原理） β系数（Beta coefficient ）1.概念：β系数是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。

β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。

其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。

如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。

2.经济含义：Beta 则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性，即，市场组合价值变动1个百分点，该资产的价值变动了几个百分点——或者用更通俗的说法：大盘上涨1个百分点，该股票的价格变动了几个百分点。

如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 %，股票上涨 10 %；市场下滑 10 %，股票相应下滑 10 %。

如果 β 为 1.1, 市场上涨 10 %时，股票上涨 11%, ；市场下滑 10 %时，股票下滑 11% 。

如果 β 为 0.9, 市场上涨 10 %时，股票上涨 9% ；市场下滑 10 %时，股票下滑 9% 。

3.计算模型：（1）市场模型 E （Ri ）=αi+βiRm2mim i σσβ=，其中()22m m m R R E -=σ ，()()m m i i im R R R R E --=σ（2）CAPM模型：资本资产定价模型,也称证券市场线模型，security market line）：E（Ri）= Rf+βi （Rm-Rf）其中：E（Ri）= 资产i的期望收益率，Rf =无风险收益率，Rm = 市场平均收益率4.影响β系数的因素（1）证券对β系数的影响：市场平均收益率Rm通常采用证券市场的某一指数的收益率。

实验一：股票β系数的估计与应用【实验时间】2011年 月 日星期 【实验地点】福州大学经管北楼506【实验工具】锐思股票收益数据和Microsoft Excel 软件。

【实验内容】1.学习β系数的来源、公式、涵义及意义2.了解β系数的估计步骤和方法3.独立估计个股的β系数 【实验对象】β系数 【公式】1.β系数的公式)(),cov(2M M i i R R R σβ=（其中),cov(M i R R 为个股与市场组合收益率的协方差；)(2M R σ为市场组合收益率的方差）。

个股与市场组合的协方差可应用Excel 软件中的COVAR 得到，市场组合的方差可应用Excel 软件中的VARP 函数得到。

2. 估计模型为：it mt i i it R R εβα++=其中， i α和i β分别是单个股票i 的α系数和β系数，t i ε是回归残差。

上述回归模型所代表回归直线称为股票的特征线，β系数是特征线的斜率，因此利用Excel 中的Slope 公式可以得到β系数的估计值。

【实验过程与数据处理】1.选择两支股票，将2008-2010年的“周收益率_Wkret”和“总市值加权平均市场周收益率_Wretmc”复制下来。

2.用两种方法估计两只股票的β系数，并进行比较验证。

方法一，运用Excel中的COVAR函数和VARP函数分别计算个股与市场组合收益率的协方差以及市场组合收益率的方差，根据公式计算β系数。

方法二：运用Excel中的Slope函数分别以两只股票的收益率为参数known_y’s，以上证综合指数的收益率为参数known_x’s进行计算，根据公式求β系数。

3.运用Excel中的“插入图表——XY散点图”功能，首先选择插入图表——XY散点图，选择数据区域——个股和总市值加权平均的市场收益两组收益率，为图表添加标题及X、Y坐标轴题目，即可完成散点图，最后用鼠标左键对准数据点，单击右键，选择“添加趋势线”选项，添加趋势线，公式中的斜率是相应的β系数。

（G）ARCH模型在金融数据中的应用姓名 (括号内填学号)摘要：理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。

了解(G)ARCH 模型的各种不同类型，如GARCH-M 模型（GARCH in mean ），EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR)。

掌握对(G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。

关键词：Garch；沪深股市1 基本概念p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型，其定义由均值方程（1）和条件方程方程（2）给出：（1）（2）其中，表示t-1时刻所有可得信息的集合，为条件方差。

方程（2）表示误差项的方差由两部分组成：一个常数项和前p个时刻关于变化量的信息，用前p个时刻的残差平方表示(ARCH项)。

广义自回归条件异方差GARCH(p,q)模型可表示为：（3）（4）2 数据来源以上证指数和深证成份指数为研究对象，选取1997年1月2日～2002年12月31日共6年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本：3 描述性统计与检验3.1 描述性统计导入数据，建立工作组。

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New Workfile”选项，在“Workfilefrequency”框中选择“undated or irregular”，在“Start observation”和“End observation”框中分别输入1 和1444，单击“OK”。

选择“File”菜单中的“Import--Read Text-Lotus-Excel”选项，找到要导入的名为EX6.4.xls的Excel文档完成数据导入。

生成收益率的数据列。

在Eviews窗口主菜单栏下的命令窗口中键入如下命令：genrrh=log(sh/sh(-1)) ，回车后即形成沪市收益率的数据序列rh，同样的方法可得深市收益数剧序列rz。

金融市场分析实验：β系数分析β系数介绍β系数是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。

β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。

塔系数是统计学上的概念，它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。

其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。

如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。

全体市场本身的β系数为1，若投资组合净值的波动大于全体市场的波动幅度，则β系数大于1。

反之，若投资组合净值的波动小于全体市场的波动幅度，则β系数就小于1。

β系数越大之证券，通常是投机性较强的证券。

β= 0.5 为低风险股票，β= l. 0 表示为平均风险股票，而β= 2. 0 表示高风险股票，大多数股票的β系数介于0.5到l.5间 。

贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。

β 越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。

β 大于 1 ，则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。

反之亦然。

实验内容及步骤：（1）以一年期国债收益率作为无风险利率f r =2.63% （2）选择股票：小商品城，观察其12个月的收益率i r （3）观察上证综指12个月的收益率M r （4）计算M R 、2M R 、i R 、i M R R ⋅并列表。

fM M r r R -=，fi i r r R -=小商品城在2012年5月28日到2013年5月27日的K线走势图上证指数在2012年5月28日到2013年5月27日的K线走势图由小商品城和上证指数2012年5月28日到2013年5月27日的数据得（5）根据表中数据，采用线性回归，计算i β和i α。

∑∑∑∑∑=====--⋅=ni n i M M ni ni i ni M i M i R n R R R n R R 1212111)(1))((1β =[9.1718-1/12*(-0.94)(-32.5)]/[3.9427-1/12(-0.94)（-0.94）]= 6.7135/3.051=2.2004i ni M n i i i R n R n βα)1(111∑∑==-==1/12*（-32.5）-（1/12*（-0.94））*2.2004=-2.708+0.1724 =-2.5356股票小商品城的β系数为2.2004大于2，这就表明股票小商品城的收益相对于业绩评价基准的波动性很大，是一只投机性较强，具有高于市场风险的高风险股票。

摘要：近年来，我国资本市场蓬勃发展。

但面对变幻难测的股票市场，如何确定当前股票的价格被高估或低估是投资者密切关注的问题。

本文就该问题，利用投资学中的相对估值法和绝对估值法对招商银行进行估值分析，并探讨其股票的内在价值的合理性。

关键词：招商银行；相对估值法；绝对估值法；企业自由现金流贴现模型一、招商银行公司分析(一)公司介绍招商银行股份有限公司2006年在香港联合交易所挂牌上市，这是第一家在上海交易所挂牌又到香港上市的内地企业。

根据数据搜集得到招商银行股本总市值Ve 约为63 843 633.00万元。

(二)财务状况分析本文所采用财务数据均来自招商银行三大财务报表，根据招商银行2008年—2018年财务数据计算出各年净利润与所得税，取10年的均值T 为22.57%。

二、研究方法在估值分析中，常用相对估值法和绝对估值法两种方法，由于相对估值法和绝对估值法各有利弊，为了保证分析的合理性，本文将采用两个方法同时评估。

(一)相对估值法相对估值法主要是使用四种价格指标与其他多只股票(对比系)进行对比，如果低于对比系相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将有希望上涨。

本文使用这四种指标研究其内在价值。

1.市盈率(PE)估值法市盈率也称“利润收益率”，一般情况下市盈率越低越好。

计算得出，招行市盈率值从2008年的18.55下降到2012年的5.84，从2012年开始招商银行的市盈率一直在增大至2018年的9.13，与理论相悖，因此据搜集到的几年数据对其做了一个加权平均估计出2019年到2021年的数据分别为4.85、3.95、3.29。

2.市净率(PB)估值法市净率由股价/每股净资产得到，简称PB 。

2008年市净率值为4.9，招行从2008年的金融危机后，于2012年做了调整，之后的市净率一直维持在1到2之间，说明调整后情况相对稳定。

由前几年数据测算出2019—2021的市净率为0.79、0.65、0.55。

题 目： 招商银行A 股的β系数估计 课程名称：《基于EVIEWS 的金融计量学》 学 院： 经济学院 专 业： 年 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师：2010 年 6 月 9 日《基于EVIEWS 的金融计量学》课程论文招商银行A股的β系数估计摘要：本文章中，我利用我国上海证券交易所上证指数（代码：000001）和招商银行A 股（代码：600036）2002年4月到2012年5月的月收盘价数据，构建单指数模型对招商银行A股的β系数进行估计，运用eviews 软件建立、估计、检验线性回归模型。

关键词：Eviews软件β系数单指数模型t统计量DW统计量残差正态分布检验自相关的LM检验异方差的White检验引言：一、公司背景招商银行是一家全国性商业银行，国内最大的零售银行。

在境内30多个大中城市、香港设有分行，网点总数400多家，在美国设立了代表处，并与世界70多个国家和地区的900多家银行建立了代理行关系。

公司在香港、上海两地上市，其发行的“一卡通”被誉为我国银行业在个人理财方面的一个创举，公司同时也是国内信用卡发卡最多的银行。

公司正加快实现战略转型，加大收入结构和客户结构的调整力度，大力发展零售银行业务、中间业务、信用卡业务和中小企业业务，不断提高非利息收入的占比，经营转型取得了良好的效果。

自成立以来，招商银行先后进行了三次增资扩股，并于2002年3月成功地发行了15亿A股，4月9日在上交所挂牌（股票代码：600036），是国内第一家采用国际会计标准上市的公司。

2006年9月又成功发行了22亿H股，9月22日在香港联交所挂牌交易（股票代码：3968），10月5日行使H股超额配售，共发行了24.2亿H股。

目前，招商银行总资产逾8000亿元，在英国《银行家》杂志“世界1000家大银行”的最新排名中，资产总额位居114位。

招商银行股份有限公司被巴菲特杂志、世界企业竞争力实验室、世界经济学人周刊联合评为2010年（第七届）中国上市公司100强，排名第40位。

金融计量学eviews实验报告2010到2020年数据正文:本次实验使用 EViews 软件对 2010 到 2020 年的数据进行分析，主要涉及股票市场的表现分析。

在实验开始之前，我们先对数据进行了处理。

首先，我们对数据进行了清洗，排除了无效数据和异常值。

然后，我们对数据进行了时间序列分析，以了解数据的一般趋势和周期性。

最后，我们选择了适当的变量用于建模，并进行了回归分析，以评估股票市场的表现。

在时间序列分析中，我们注意到数据呈现出明显的周期性，并且存在一些异常值。

为了解决这些问题，我们使用了平稳性检验方法，确定了数据是否平稳。

经过检验，我们发现数据是平稳的，因此可以使用移动平均法进行平滑处理，以消除噪声干扰。

在建模过程中，我们选择了一些重要的变量进行回归分析。

这些变量包括股票价格、经济增长率、通货膨胀率、利率和货币政策等。

通过对这些变量进行回归分析，我们可以评估股票市场的表现，并了解各种因素对股票市场的影响。

在实验的最后，我们总结了实验的结果，并给出了相应的结论。

通过对实验结果的分析，我们发现股票市场在 2010 到 2020 年期间表现出色，尤其是在 2015 年和 2017 年期间。

此外，我们还发现经济增长率、通货膨胀率、利率和货币政策等因素对股票市场有着重要的影响。

总之，本次实验为我们提供了深入了解股票市场表现的机会，同时也为我们提供了了解各种因素对股票市场影响的方法。

拓展:EViews 是一种广泛使用的经济计量学软件，可用于数据分析和建模。

EViews 提供了大量的功能和工具，可以帮助用户进行时间序列分析、回归分析、协整分析、VAR 建模等。

此外，EViews 还提供了可视化工具和建模软件，可以帮助用户更好地理解数据和分析结果。

在实际应用中，EViews 常用于数据分析和建模，尤其是在金融领域。

例如，EViews 可以用于分析股票市场和投资组合的表现，评估风险和回报，制定投资策略等。

浅析我国银行业的贝塔系数测算3000字摘要：贝塔系数，是指用于衡量特定资产或资产组合的系统风险。

在我国金融行业，常用贝塔系数来衡量其行业的系统风险以确定其市场的波动性。

贝塔值是特定资产的价格对整体经济波动的敏感性，在证券市场上，贝塔系数是揭示上市公司股票系统性风险的系数，更是投资组合估值分析中的重要参数，贝塔还被用于计算异常收益和期货市场上的对冲比率等。

因此对贝塔值的准确估计显得至关重要。

关键词：贝塔系数；我国银行业；系统风险早在1971年，Elton 和Gruber研究发现单指数模型比多指数模型提供了更好的预测。

贝塔系数值在资产组合理论中可以用来预测资产的收益率，同年3月Blume利用1926―1968年间纽交所所有普通股的贝塔值来进行股票预测，发现对单个资产来说，贝塔值的预测能力很差，但随着资产组合的扩大，其预测能力会有所改善。

根据西方实证研究的结果，至今没有发现贝塔系数为负值的股票。

而在我国，沈艺峰和洪锡熙（1999）；马喜德等（2003）；刘仁和等（2003）等的研究结论认为我国市场上贝塔系数不具有稳定性。

一、贝塔系数的测算（一）模型选择1.资本资产定价模型其中，Rf为无风险资产的收益率，Rm为市场的期望收益，Ri为某一单项资产的期望收益率。

在一定时期Rf、Rm的值是确定的，某一资产收益率的差异，只能由其不同的值来解释。

2.单一指数模型是资产Rf的收益率，Rm为市场的收益率，为误差。

实际中操作可以以一定时期内获取的数据，根据其实际收益和市场收益这两个变量的数据，再通过回归得到贝塔估计值。

在以上两个模型中，都是斜率。

当时，在CAPM的假设基本满足的情况下，两个模型是可以相互转换的。

但严格意义上讲，两个模型的假设前提、变量所采用的数据和应用条件都是有差异的。

CAPM模型是描述市场处于均衡状态下的期望收益率与风险补偿的关系，其贝塔值中包含市场组合的概念。

而市场模型是描述期望收益率与市场平均收益率之间的关系，而不论该市场是否处于均衡状态。

金融计量学实验指导书金融工程教研室编广东商学院金融学院二00六年十一月目录实验项目一：一元线性回归模型分析 (1)实验项目二：多元线性回归模型（一） (11)实验项目三：多元线性回归模型（二） (15)实验项目四：放宽基本假定的线性回归模型（一） (20)实验项目五：放宽基本假定的线性回归模型（二） (26)实验项目六：虚拟变量模型与Granger因果检验 (30)实验项目七：平稳性检验与ARMA模型估计 (34)实验项目八：协整关系检验与误差修正模型（ECM） (40)实验项目九：GARCH模型的估计 (48)参考文献 (54)实验项目一：一元线性回归模型分析一、实验目的通过上机实验，使学生充分理解Eviews软件系统管理和基本原理,掌握基本运用的技能。

二、预备知识（1）Windows操作系统的常用操作；（2）数据库的基础知识；（3）Excel软件的基本操作；（4）一元线性回归模型的理论知识。

三、实验内容EViews软件启动,新建文件,数据录入,一元线性回归模型分析。

四、实验步骤（一）、启动软件包1、EViews 的启动步骤：进入Windows /双击Eviews 快捷方式，进入EViews 窗口；或点击开始/程序/Eviews3/ Eviews3.1，进入E Views 窗口。

２、EViews 窗口介绍（图1-1）标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。

菜单栏：标题栏下是主菜单栏。

主菜单栏上共有 7 个选项： File ，Edit ，Objects ， View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。

用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一 级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应（File ，Edit 的编辑功能与 W ord, Excel 中的相应功能相似）。

β值计算方法实例β值是一个衡量个股或投资组合相对于市场整体风险的指标，是金融分析中非常重要的一个参数。

β值衡量了一个资产或投资组合相对于市场整体波动性的程度。

计算β值的方法有很多种，下面将介绍两种常用的计算β值的方法，并给出具体实例。

1.历史回归法历史回归法是一种通过回归分析来计算β值的方法。

它通过收集资产的历史价格数据和市场指数的历史价格数据，利用统计学的方法计算出资产收益率与市场收益率之间的相关性，从而得出β值。

实例：假设我们要计算股票A的β值，我们首先需要收集股票A和市场指数的历史价格数据，假设收集到了两个资产的每日收盘价数据。

然后，我们计算每日的收益率（价格变化率），并分别计算出股票A的收益率和市场指数的收益率。

根据收盘价数据，我们可以得到股票A的收盘价的每日变化率：Day 1: (P1 - P0) / P0Day 2: (P2 - P1) / P1...Day n: (Pn - Pn-1) / Pn-1同样，我们可以得到市场指数的每日变化率。

接下来，我们计算每个交易日的股票A的收益率与市场指数的收益率的协方差和市场指数的收益率的方差。

然后，我们计算β值的公式如下：β=协方差(股票A的收益率,市场指数的收益率)/方差(市场指数的收益率)2.哈尔斯滨法哈尔斯滨法是一种通过收集资产和市场指数的历史价格数据，直接计算β值的方法。

与历史回归法不同，哈尔斯滨法并不需要进行回归分析，只需要利用历史价格数据进行简单的计算即可。

实例：假设我们仍然要计算股票A的β值，我们需要收集股票A和市场指数的历史价格数据，假设收集到了两个资产的每日收盘价数据。

然后我们计算每日的收益率。

我们根据收盘价数据，得到股票A的收盘价的每日变化率：Day 1: (P1 - P0) / P0Day 2: (P2 - P1) / P1...Day n: (Pn - Pn-1) / Pn-1接下来，我们计算每个交易日股票A的收益率与市场指数的收益率的协方差和市场指数的收益率的方差，然后我们计算β值的公式如下：β=协方差(股票A的收益率,市场指数的收益率)/方差(市场指数的收益率)总结：无论是历史回归法还是哈尔斯滨法，都需要收集股票或资产和市场指数的历史价格数据，并计算每日的收益率。