金融计量学实验报告记录

金融学实验报告金融学实验是金融学专业的重要教学环节，旨在帮助学生理解和掌握金融学的原理、方法和技能。

本实验报告旨在总结我们在金融学实验课程中的学习和实践经验，以期为读者提供有关金融学实验的参考和启示。

帮助学生了解和掌握金融市场的运作机制和投资策略。

准备阶段：学生了解实验目的、原理和步骤，查阅相关资料，准备实验所需材料；模拟交易阶段：学生在模拟交易平台上进行股票、期货等金融产品的交易，体验金融市场的运作机制；数据分析阶段：学生对交易数据进行整理和分析，评估投资策略的效果；总结阶段：学生对实验过程进行总结，撰写实验报告。

在本次金融学实验中，我们通过模拟交易和数据分析，得到了以下结果：模拟交易结果：我们在模拟交易中取得了较好的成绩，实现了投资收益的稳定增长。

这得益于我们采用了合适的投资策略和风险控制方法；数据分析结果：我们对交易数据进行了详细分析，发现投资策略的效果与市场情况密切相关。

在市场行情较好时，我们的投资策略取得了较好的效果，而在市场行情较差时，则需要及时调整策略，以降低风险。

通过本次金融学实验，我们深入了解了金融市场的运作机制和投资策略的重要性。

我们也认识到投资策略的效果与市场情况密切相关，因此在实际操作中需要及时调整策略。

我们还发现团队合作在实验中发挥了重要作用，成员之间的互相学习和交流有助于提高实验效果。

针对本次实验，我们建议未来金融学实验课程可以进一步加强团队合作和实战演练，为学生提供更多的机会来实践和探索金融市场的运作机制和投资策略。

教师也可以根据市场情况及时调整实验内容和要求，以更好地帮助学生掌握金融学的原理、方法和技能。

本实验报告旨在深入探讨证券投资学的实践应用。

通过模拟真实的投资环境，我们将运用所学的投资理论、策略和技巧，对不同的证券进行投资决策。

在此过程中，我们将充分理解并掌握证券投资的核心概念和方法，以便在未来的实际投资活动中有效运用。

本实验主要基于现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory, MPT），该理论由Harry Markowitz于1952年提出，其主要思想是通过构建投资组合，在满足投资者风险承受能力的同时，最大化投资组合的预期收益。

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-Ｒf,R M－Rｆ如附录一表1.1．１，表１.１.2所示:1．２Eviews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1.2.1２)从exｃｅｌ中导入数据,→ｒead test-lotｕs-exceｌ,在uppｅr-ｌefｔdata 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ＲM-Ｒf,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-Ｒf 为x，Ｒ1-R f 为y1，R2-R f为y2，R3-Rｆ为y３,Ｒ４-Ｒf为ｙ4,R５-R f 为y5,R6-R f 为ｙ6,R７-R f为ｙ７,R8-R f为ｙ８，R９-Rｆ为ｙ9。

图1．2.2导入ｘ1.3拟合回归模型输入ls y１ｃx 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。

第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。

大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。

本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。

二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。

2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。

3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。

4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。

三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。

2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。

（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。

（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。

3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。

（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。

（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。

4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。

（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。

（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。

（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。

四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。

2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。

3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。

b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。

20XX年复习资料大学复习资料专业：班级：科目老师：日期：四 随机时间序列的特征观察【实验目的与要求】1. 准确随机过程的平稳性和非平稳性的特征和判断方法。

2. 熟练掌握运用相关分析图判断随机过程是否平稳。

3. 学会利用相关分析图判断序列的季节性。

4. 熟练掌握运用相关分析图判断齐次非平稳序列平稳化需要的差分次数。

5. 在老师的指导下独立完成实验，得到正确的结果，并完成实验报告。

【实验准备知识】1. 随机时间序列简介随机时间序列，指序列T y y y ,,,21 的每个数值都是从一个概率分布中随机得到的，即该时间序列是由某个随机过程生成的。

如果我们能够描绘出它的随机特征并构造模型，将有利于我们对序列未来可能值的概率进行推断。

更一般地，我们可假定序列T y y y ,,,21 的每个数值都是从一组联合分布的随机变量获得。

如果我们可数量化地确定序列的概率分布，就可以确定序列未来数值的概率。

然而，我们不可能完全确定时间序列的概率分布，但通常情况下可以构造一个简单的时间序列模型，以便解释它的随机性并用于预测目的。

模型不必（一般也不会）与序列的过去实际行为完全一样，因为序列和模型都是随机的，只要模型能够刻画序列的随机特征即可。

2. 平稳和非平稳时间序列如果随机过程的随机特征不随时间变化，则过程是平稳的；相反，如果随机过程的特征随时间变化，则过程是非平稳的。

如果一个过程是非平稳的，用一个简单的代数模型来反映时间序列的过去和未来通常十分困难。

如果一个过程是平稳的，则可用具有确定系数的方程来将时间序列模型化，且方程的系数可以利用序列的过去数据估计得到。

这有点类似于单方程回归模型，其中解释变给与被解释变量相关，在假定方程所描绘的结构关系随时间不变的前提下，估计出系数。

如果结构关系随时间变化，就不能应用回归的模型技术来进行预测。

（1） 平稳过程的性质任意随机时间序列T y y y ,,,21 的每个数值都可以认为是由一组联合分布的随机变量生成，联合概率分布函数假定为),,(T t y y p 。

一、实训背景随着金融市场的日益复杂化和金融工具的不断创新，金融计量学在金融领域的重要性日益凸显。

金融计量学是运用数学和统计学的方法对金融市场进行分析、预测和决策的学科。

为了更好地理解金融计量学在金融领域的应用，提高自己的金融分析能力，我参加了本次金融计量学个人实训。

二、实训目的1. 掌握金融计量学的基本理论和方法；2. 学习运用金融计量学工具进行金融市场分析和预测；3. 提高自己的金融数据分析能力；4. 培养自己的实证研究能力。

三、实训内容1. 金融计量学基本理论（1）金融时间序列分析：学习了时间序列的基本概念、平稳性检验、自回归模型、移动平均模型等。

（2）多元统计分析：学习了主成分分析、因子分析、聚类分析等。

（3）回归分析：学习了线性回归、多元回归、非线性回归等。

2. 金融计量学软件应用（1）EViews：学习了EViews软件的基本操作，包括数据导入、模型估计、结果分析等。

（2）R语言：学习了R语言的基本语法，包括数据操作、图形绘制、统计分析等。

3. 实证研究（1）选取合适的金融市场数据，如股票市场、债券市场、外汇市场等。

（2）运用金融计量学方法对金融市场进行分析和预测。

（3）撰写实证研究报告。

四、实训过程1. 学习金融计量学基本理论首先，我通过阅读教材、参加讲座等方式，系统地学习了金融计量学的基本理论。

在理论学习的阶段，我重点掌握了时间序列分析、多元统计分析、回归分析等基本方法。

2. 金融计量学软件应用在掌握了金融计量学基本理论后，我开始学习EViews和R语言这两种软件。

通过自学和查阅相关资料，我掌握了EViews和R语言的基本操作，并能够运用这些软件进行金融市场分析和预测。

3. 实证研究为了提高自己的实证研究能力，我选取了我国股票市场数据作为研究对象。

首先，我收集了上证综指、深证成指、中小板指等数据，然后运用EViews软件对数据进行平稳性检验、自回归模型估计等。

接着，我运用R语言进行多元回归分析，以预测股票市场的未来走势。

影响股票价格因素一、实验目的：影响我国股票价格波动的宏观因素分析二、实验软件：Eviews6.0三、实验步骤1、选择数据：（1）将上证综指作为股票价格指数的因变量Y，之所以选择上证综指是因为深圳证券市场股票价格指数与上海证券市场价格指数存在很强的相关性，同时上证综指具有广泛的代表性。

（2）影响股票价格指数的因素众多，从影响上市公司股票价格整体水平的角度出发，选择了10个影响股票价格指数的经济变量：1.工业增加值X1；2. 社会消费品零售总额X2；3.城镇固定资产投资增长率X3；4.外贸进出口总额X4；5 居民消费物价指数X5.；6.商品零售价格指数X6;7.企业商品价格指数X7；8.成交量X8；9.汇率X9;10.货币供应量M1X10。

由于股票市场环境状况对股价也有着十分重要的影响，因此，我们选择成交量X7反映股票市场的状况。

（3）选取2000年1月至2004年3月的相应10个月度数据。

2、模型建立tttttttttttteXaXaXaXaXaXaXaXaXaXaaY+++++++++++=1010998877665544332211lnlnlnlnln相对变量（增长率、价格指数变量以及汇率），以原变量形式进入模型；而对于其他绝对数额变量，为了消除异方差，以对数形式进入模型3、进行回归估计（1）建立workfile,选择时间区域（2）建立object X1\X2\X3\X4\X5\X6\X7\X8\X9和Y，并输入数据(3)由于模型中存在对数形式，需要对将其变为对数形式(4)对解释变量和被解释变量进行回归，得到如下回归结果：得到的结果为:lnY=925304.2-0.207559x1-803.1408lnx2+0.0085370x3+129.4639lnx4-101.2330x5+107.4131x6+85.08400x7+41.50782lnx8-110189.2x9-1342.723lnx102R =0.798804 2R =0.748505 F=15.88110对数据进行分析:在10%的显著性水平下,查表得=-)(2/k n t a 1.684. ，故X1、X3、lnX4、lnX8系数估计值的t 值不显著，表明很可能存在多重共线性。

【实验一】利用古典线性回归模型对经济数据进行研究分析1.案例分析：我国预算外资金分项目支出(2002-2012)研究分析新中国成立之初实行高度集中的统收统支体制。

进入第一个五年计划时期后，为了调动地方的积极性，开始把原来预算内的一部分收入，放到预算外管理，国家财政资金开始分为预算内和预算外两部分，这才形成预算外资金这个特殊范畴。

十年动乱时期，预算外资金迅速膨胀，1976年已相当于预算内收入的35.5%。

1979年我国进入全面体制改革的新时期，对地方预算扩大了自主权，对企业放权让利，所以预算外资金的增长超过任何一个时期，已经成为经济运行的一个重要特点和问题，按当时口径统计的预算外资金的增长变化有以下四个特点：（1）预算外资金增长过快，1992年比1978年增长11倍，相当于预算内收入的97.7%，名副其实地成为国家的“第二预算”。

（2）预算外资金历年增长速度均超过同年的GDP和预算内收入的增长速度，造成资金的严重分散。

（3）由于管理不严，财经纪律松弛，化预算内为预算外、化生产资金为消费基金、化公为私等现象有所滋长和蔓延。

因此，预算外资金迅速增长，已成为预算内收入占GDP的比重偏低的重要原因，也是当时固定资产投资膨胀和消费基金膨胀的重要原因。

预算外资金是财政资金体系的重要补充，在经济发展过程中起着重要作用。

特别在2002年之后，预算外资金作为预算内资金的重要补充，在满足政府履行其职能需要、减轻财政负担方面发挥了积极作用。

2.研究目的：预算外资金是财政资金体系的重要补充，在经济发展过程中起着重要作用。

因此，如何加强预算外资金管理，减轻财政压力，维护财经纪律，从而有效地发挥预算外资金作用，具有十分重要的现实意义。

3.使用古典线性回归模型的原因：古典线性回归模型中“回归”一词是描述和估计一个给定变量与一个或更多的其他变量之间的关系，具体地说是“回归”试图解释一个变量如何随着其他一个或更多变量的变化而变化。

金融计量学实验报告
金融计量学是一门将统计学、计量经济学和金融学相结合的学科，其主要研究金融市场中的各种现象和规律，并提供数据分析和预测的方法。

在本次实验中，我们将应用金融计量学的相关方法，对股票市场的投资组合进行分析和优化。

我们需要收集股票市场的历史数据，包括各股票的收盘价和交易量等信息。

使用Excel软件进行数据处理和分析，计算各股票的收益率和波动率，并对不同股票的相关系数进行计算。

然后，我们需要根据所得数据，构建股票市场的投资组合。

根据投资组合理论，我们可以通过优化投资组合的权重，以实现最优的风险收益平衡。

在本次实验中，我们采用了马科维茨投资组合模型，利用Excel软件进行计算和优化。

通过调整权重，我们可以得到不同风险收益水平的投资组合，以满足不同投资者的需求。

我们需要对所得结果进行验证和评估。

使用Excel软件进行模拟和回测，对不同投资组合的历史表现进行分析和比较。

同时，我们还需要考虑一些风险因素，如市场风险和特定风险等，以保证投资组合的稳健性和可持续性。

通过本次实验，我们可以发现金融计量学在股票市场投资中的重要性和应用价值。

通过数据分析和优化，我们可以构建出最优的投资
组合，以实现最大化的收益和最小化的风险。

同时，我们也需要注意市场的变化和风险因素的影响，以保证投资组合的长期稳健。

随着金融市场的日益复杂和金融产品的不断创新，金融计量学作为一门研究金融现象和金融市场规律的重要学科，在我国金融领域发挥着越来越重要的作用。

为了使金融专业学生更好地掌握金融计量学知识，提高实际操作能力，我们开展了为期一个月的金融计量学实训。

现将实训情况及结论总结如下：一、实训背景金融计量学是一门应用数学、统计学和经济学知识，研究金融现象和金融市场规律的科学。

随着我国金融市场的快速发展，金融计量学在金融领域中的应用越来越广泛。

为了提高金融专业学生的实际操作能力，我们组织开展了金融计量学实训。

二、实训目的1. 使学生掌握金融计量学的基本理论和方法；2. 提高学生运用金融计量学分析金融问题的能力；3. 培养学生实际操作金融计量软件的能力；4. 激发学生对金融计量学的兴趣，为今后从事金融工作奠定基础。

三、实训内容1. 金融计量学基本理论：介绍金融计量学的发展历程、基本概念、主要方法和应用领域；2. 统计学知识：讲解统计学的基本概念、概率分布、假设检验等；3. 金融计量软件操作：教授EViews、R、Python等金融计量软件的使用方法；4. 实际案例分析：选取典型案例，指导学生运用金融计量学方法进行分析；5. 实践项目：要求学生独立完成一个金融计量学项目，如股票收益率预测、利率期限结构分析等。

四、实训过程1. 讲解阶段：教师讲解金融计量学基本理论、统计学知识和金融计量软件操作方法；2. 案例分析阶段：教师选取典型案例，指导学生运用金融计量学方法进行分析；3. 实践项目阶段：学生独立完成金融计量学项目，教师进行指导；4. 总结阶段：学生总结实训过程中的收获和不足，教师进行点评。

五、实训结论1. 学生对金融计量学的基本理论和方法有了更深入的了解，为今后从事金融工作奠定了基础；2. 学生掌握了金融计量软件的使用方法，提高了实际操作能力；3. 学生运用金融计量学方法分析金融问题的能力得到了提高；4. 学生在实训过程中培养了团队协作精神，提高了沟通能力；5. 学生对金融计量学的兴趣得到了激发，为今后进一步学习提供了动力。

金融计量学实验报告金融计量学实验报告引言：金融计量学是一门应用数学的学科，主要研究经济与金融领域中的数据分析与建模。

它既有严格的数学基础，又能够对实际问题进行解答，因此在金融领域中有着重要的地位。

本实验报告主要探讨金融计量学中的一些知识点，并以实验来帮助理解。

第一部分：数据的分布在金融计量学中，数据分布是一项非常重要的内容，即使在其他学科也同样重要。

数据分布可以帮助我们预测未来的情况，并提供给我们知道变量之间的关系的手段。

然而，在分析数据分布时，我们需要遵循一些基本规则。

首先，我们需要了解中心极限定理。

它告诉我们，大量的独立随机变量的平均值将会近似于正态分布。

这是由于正态曲线在大多数情况下都是连续的，可以被用来模仿许多方面的实际数据。

另外，我们还需要了解离散度。

离散度由方差和标准差来测量。

方差用来说明数据的分布程度，而标准差则是方差的平方根。

第二部分：利率和股票价格利率和股票价格是金融领域中的两个关键指标。

在计量金融领域，我们会研究这些指标，并尝试确定它们之间的关系。

在实验中，我们可以使用统计工具来分析利率和股票价格之间的关系。

具体来说，我们可以使用描述性统计学来测量这些指标。

我们还可以使用回归分析来确定它们之间的影响关系。

此外，我们还可以进行某些变量的概率分析，例如假设我们想预测股票价格在特定时间点上的情况。

使用概率分析，我们可以了解不同方案的可能性和风险。

第三部分：时间序列分析时间序列分析是金融计量学中的另一个重要领域。

这种分析包括对大量数据的收集、整理、分析和呈现。

时间序列分析可以帮助我们预测未来，这是因为我们可以分析过去的数据来发现趋势。

例如，如果我们发现某一股票在过去几年中保持稳定增长，我们可以预测未来也会继续增长。

在时间序列分析中，我们可以使用许多不同的统计工具，例如滑动平均值和指数平滑。

这些工具可以帮助我们提取趋势和周期组成的各个部分。

结论：金融计量学实验的结果表明，我们可以使用数学工具帮助我们分析数据、预测未来和决策投资。

20XX年复习资料大学复习资料专业：班级：科目老师：日期：三 平滑技术和季节调整【实验目的与要求】1.准确掌握平滑技术和季节调整的各种形式和方法原理。

2.熟练掌握运用Eviews 软件进行平滑和季节调整。

3.学会利用加法模型和乘法模型对样本序列进行季节调整。

4.熟练掌握运用指数平滑方法对样本序列进行外推预测。

5. 在老师的指导下独立完成实验，得到正确的结果，并完成实验报告。

【实验准备知识】平滑技术，是消除或至少减少时间序列短期波动的一个手段。

这样做不仅可以使我们容易识别序列的趋势和周期变动类型，而且平滑后进行直觉的分析也会简单。

季节调整是平滑的一种特殊形式，它消除时间序列季节波动的影响，更好地反映时间序列的运动规律。

1. 简单移动平均方法对于时间序列t y ，n 期简单移动平均公式为：)(~111+--+++=n t t t n t y y y y （3.1）其中，t y ~为简单移动平均平滑后的序列，n 为移动平均的期数。

n 期简单移动平均应用非常广泛，比如在股票投资分析中，经常看到的5日均线、20XXXX 日均线、30日均线，都是为了更好地看清股价的走势，而对股价序列进行的平滑方法。

当然，n 越大，平滑的程度越高，越能体现长期的趋势。

2. 季节调整季节变动是指以一年为一个周期的变化。

时间序列的季度、月度观测值常常出现季度或月度的循环变动。

这种变动的影响因素主要是四季更迭，还有人文或制度等方面的因素。

季节变动往往会掩盖经济发展的客观规律，妨碍我们对某些问题的认识。

因此，通常在利用季度或月度数据进行分析之前，我们需要对时间序列进行季节调整。

传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素：趋势变动（L ）、季节变动（S ）、循环变动（C ）、和不规则变动（I ）。

循环变动指周期为数年的变动，通常指经济周期。

不规则变动即随机变动。

四种变动与原序列（Y ）的关系被概括成两种模型：乘法模型 Y = LSCI （3.2） 加法模型 Y = L+S+C+I （3.3）其中，乘法模型适用于L 、S 、C 相关的情形，比如，季节变动的幅度随趋势上升而增加。

一、实验背景随着金融市场的日益复杂和金融产品的多样化，金融计量经济学在金融领域的研究和应用越来越广泛。

本实验旨在通过Eviews软件，对金融数据进行计量经济学分析，验证金融模型的假设，并分析模型的预测能力。

二、实验目的1. 掌握Eviews软件的基本操作和功能。

2. 学习并应用计量经济学的基本原理和方法。

3. 对金融数据进行实证分析，验证金融模型的假设。

4. 评估模型的预测能力。

三、实验内容1. 数据来源与处理本实验所使用的数据来源于中国金融市场数据库，包括上证指数、深证成指、银行间同业拆借利率、人民币对美元汇率等金融指标。

数据时间跨度为2010年1月至2020年12月，共96个月。

2. 实验步骤（1）导入数据：打开Eviews软件，选择“文件”菜单中的“打开”命令，导入实验数据。

（2）数据预处理：对数据进行查看和清洗，包括去除缺失值、异常值等。

（3）建立模型：根据研究目的，选择合适的金融模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等。

（4）模型估计：使用Eviews软件对模型进行估计，得到模型参数。

（5）模型检验：对模型进行残差分析、自相关检验、平稳性检验等，以验证模型的假设。

（6）模型预测：使用估计出的模型进行预测，分析模型的预测能力。

四、实验结果与分析1. 模型选择根据研究目的，本实验选择ARMA模型进行金融数据的分析。

ARMA模型是一种结合自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型的混合模型，可以描述金融数据的自相关性。

2. 模型估计使用Eviews软件对ARMA模型进行估计，得到模型参数如下：AR（1）系数：0.9MA（1）系数：-0.2常数项：1003. 模型检验（1）残差分析：对残差进行查看，发现残差基本呈随机分布，没有明显的规律性。

（2）自相关检验：使用Ljung-Box检验对残差进行自相关检验，结果显示在5%的显著性水平下，残差不存在自相关性。

金融计量学实验报告金融计量学实验报告引言：金融计量学是一门研究金融市场和经济现象的学科，通过运用统计学和计量经济学的方法，对金融市场的行为和变化进行量化分析。

本实验报告旨在通过实证研究的方式，探讨金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。

一、数据收集与处理为了进行金融计量学实验，我们首先需要收集相关的金融市场数据。

在这个实验中，我们选择了股票市场作为研究对象，并收集了一段时间内的股票价格和成交量数据。

在数据处理方面，我们对原始数据进行了去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以确保数据的准确性和可靠性。

二、相关性分析在金融计量学中，相关性分析是一种常用的方法，用于研究不同变量之间的关系。

我们选取了股票价格和成交量作为两个变量，利用相关系数计算它们之间的相关性。

结果显示，股票价格和成交量之间存在一定的正相关关系，即成交量的增加会对股票价格产生积极影响。

这一发现对于投资者来说具有重要的意义，可以帮助他们更好地把握市场走势。

三、时间序列分析时间序列分析是金融计量学中的另一种重要方法，用于研究时间上的变化趋势和周期性变动。

我们选取了股票价格作为研究对象，利用时间序列分析方法，对其进行了拟合和预测。

通过对历史数据的拟合，我们可以得到一个数学模型，用于预测未来的股票价格。

这一模型可以帮助投资者制定更为科学的投资策略，降低投资风险。

四、风险管理金融市场的波动性和风险是投资者非常关注的问题。

在金融计量学中，风险管理是一个重要的研究领域。

我们选取了股票市场的波动性作为研究对象，通过计算历史波动率和预测波动率，帮助投资者评估市场风险。

同时，我们还利用VaR（Value at Risk）模型，对投资组合的风险进行评估和管理。

这些方法的应用，可以帮助投资者更好地控制风险，提高投资收益。

结论：金融计量学作为一门重要的学科，对于金融市场的分析和预测具有重要的意义。

通过本次实验，我们了解到金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。

《计量经济学综合实验》实验报告2013-2014学年第一学期班级：姓名：学号：课程编码：0123100320课程类型：综合实训实验时间：第16周至第18周实验地点：实验目的和要求：熟悉eviews软件的基本功能，能运用eviews软件进行一元和多元模型的参数估计、统计检验和预测分析，能运用eviews软件进行异方差、自相关、多重共线性的检验和处理，并最终将操作结果进行分析。

能熟悉运用eviews软件对时间序列进行单位根、协整和格兰杰因果关系检验。

实验所用软件：e views实验内容和结论：见第2页—第39页计量经济学综合实验实验一第二章第6题Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/13 Time: 09:13 Sample: 1985 1998 Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000 GDP26.954154.1203006.5417920.0000 R-squared0.781002 Mean dependent var 20168.57 Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependent var 3512.487 S.E. of regression 1710.865 Akaike info criterion 17.85895 Sum squared resid 35124719 Schwarz criterion 17.95024 Log likelihood -123.0126 F-statistic 42.79505 Durbin-Watson stat0.859998 Prob(F-statistic)0.000028（1）t t t e GDP Y ++=95.2627.12596 （10.12） （6.54） 78.02=R（2）95.261=β是样本回归方程的斜率，它表示GDP 每增加1亿元，货物运输量将增加26.95万吨，27.12596ˆ0=β是样本回归方程的截距，表示GDP 不变价时的货物运输量。

20XX年复习资料大学复习资料专业：班级：科目老师：日期：《金融计量学》实验报告二开课实验室： 20XX20XXXX 年姓名张荣芳成绩年级专业20XXXX级金融学学号20XXXX220XXXX695实验名称简单外推模型应用指导教师曲春青一、实验目的与要求1. 准确掌握简单外推模型的各种形式和方法原理。

2. 熟练掌握运用Eviews软件建立简单外推模型。

3. 学会利用多种方法对多个模型进行比较分析。

4. 熟练掌握运用简单外推模型对样本序列进行外推预测。

5. 在老师的指导下独立完成实验，得到正确的结果，并完成实验报告。

二、实验原理阐述（经济原理，实验所用理论、模型、公式）1.企业存款作为金融机构一项重要的负债业务，一直以来受到各金融机构的普遍重视。

企业存款余额不仅能够反映企业的财务状况、经营能力、发展态势，更能够为金融机构制定发展规划提供重要的参考依据。

影响金融机构企业存款的因素有：外部因素（1）经济水平：人均GDP较高，存款较多；GDP的增长率较高，存款的增长较快；外贸、投资顺差。

（2）货币政策：存款利率、存款准备金率、公开市场、货币掉期。

（3）金融法规：如利率管制、金融分业、存款实名制等。

（4）税收政策：利息税。

（5）股票、房地产市场：股票、房地产市场上升，存款减少。

（6）汇率、通货膨胀率：本币升值、通货膨胀率下降，存款增加。

（7）消费倾向：消费增加，储蓄减少。

如私家车。

内部因素（1）银行声誉：资产规模，政府背景。

（2）服务水平：服务网点、电话银行、网上银行、银行卡，客户经理制。

（3）银行形象：CI策略，广告宣传。

（4）存款品种：定活两便、通知存款。

（5）存款利率：通过理财产品实现差异化，高息或变相高息揽存屡禁不止。

（6）贷款便利：以贷吸存，存贷结合。

（7）咨询服务：如项目评估、融资策划、理财咨询。

（8）营销能力：业务关系、人脉关系、血缘关系，营销手段。

（9）激励机制：吸存的考核和奖励。

2.使用简单外推模型的理由简单外推模型虽然不像结构模型那样具有较高的预测精度，但由于其方法简单、便于操作，在许多情况下也得到广泛的应用，比如：需要在很短时间对大规模的时间序列进行预测，时间和资源上不允许使用正规的模型技术；当有理由认为一个特定的时间序列有一个简单的趋势，也不必使用较复杂的模型。

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 (7)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 (10)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。