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金融市场评价模型研究随着金融市场的迅猛发展和全球化程度的加深，金融市场评价模型的研究变得更加重要。
这些模型帮助投资者和决策者更准确地评估市场风险和回报，以提高投资决策的准确性和可靠性。
本文将重点探讨几个常见的金融市场评价模型，并分享它们的应用和局限性。
首先介绍的是有效市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）。
EMH认为金融市场反映了所有可获得的信息，并且投资者无法通过分析信息来获得超额回报。
根据EMH，金融市场是完全有效的，不存在可以利用的市场失效。
EMH的实质是市场上的价格已经反映了所有信息，因此无法利用信息上的优势取得超额回报。
EMH的假设基础之一是市场参与者有理性的预期和行为。
根据这个假设，投资者会根据可用的信息进行合理的决策，市场价格也会随着这些决策的反馈而变化。
然而，EMH也有一些局限性。
首先，它假设投资者的信息获取成本为零，而实际上，信息获取往往需要时间和金钱。
其次，EMH没有考虑到市场的非理性行为，如投机和情绪波动，这些因素会导致市场产生偏离基本价值的波动。
另一个常见的金融市场评价模型是资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）。
CAPM是通过衡量资产的系统风险和市场风险之间的关系来评估资产回报的模型。
根据CAPM，资产的回报应该与其和整个市场组合的系统风险成正比。
该模型通过计算资产的贝塔系数来确定资产回报的预期收益率。
CAPM的优点之一是它提供了一个简单而直观的方法来评估资产回报。
然而，它也存在一些局限性。
首先，CAPM假设市场是完全有效的，即所有信息已经准确地反映在价格中，这与实际市场中的情况并不完全符合。
其次，CAPM忽略了其他因素对资产回报的影响，如公司的经营业绩和市场情绪。
因此，使用CAPM进行投资决策时需要谨慎考虑这些局限性。
除了EMH和CAPM，还有一些其他的金融市场评价模型。
例如，随机波动模型（Random Walk Model）认为金融市场的价格随机变动，无法预测。
中国商业银行盈利能力影响因素研究Analysis of the Factors Affecting the Profitabilityof Commercial Banks in China朱子文统计与应用数学学院统计学专业2009（1）班 2009710053指导教师：李小胜副教授内容摘要：作为以营利为目的的金融机构，盈利能力是商业银行生存和发展的重要基础。
但是由于我国现代经济发展起步较晚的原因，我国商业银行业在过去很长一段时间往往只把扩充银行资本量、扩大银行规模作为首要任务而忽略了对盈利能力的发展与提高。
针对“我国商业银行盈利能力影响因素”这个问题，许多专家学者都进行了深入的研究，并得出了很多极具价值的研究成果。
本文以资产收益率（ROA）作为衡量银行盈利能力的指标，选取了国内10家具有代表性的商业银行2004年～2009年间的相关数据作为分析样本，对影响我国商业银行盈利能力的主要因素进行了分析。
得到结论为：商业银行盈利能力与其权益资产率及国内经济状况呈正相关关系，与银行规模、银行信贷率及资产费用率呈负相关关系。
最后根据分析结果对如何提高我国商业银行盈利能力提出相应的建议。
关键词：商业银行；盈利能力；面板数据Abstract: As to the financial institutions for the purpose of profit, profit ability is an important foundation for the survival and development of commercial banks. But due to a late start of modern economic development in China, China's commercial banks for a long time in the past often only to overcharge bank capital, expand the scale of banks as the primary task and ignore the development and improvement of profitability. According to the "factors" the profitability of China's commercial banks influence the problem, many experts and scholars have conducted in-depth research, and obtained many valuable research results.In this paper, return on assets (ROA) as a measure of bank profitability index, the paper selects 10 representative commercial banks in 2004 to 2009 years relevant data as sample for analysis on the main factors affecting the profitability of commercial banks in China are analyzed. The conclusion is: the correlation between the profitability of commercial banks and equity ratio and the domestic economic situation positively, negatively correlates with the size of the bank, the bank credit rate and asset cost rate. Finally, according to results of the analysis of how to improve the profitability of commercial banks in China and put forward the corresponding suggestion.Keywords: Commercial Bank;Profitability;Panel data目录1.引言 (1)1.1研究意义 (1)1.2我国商业银行现状 (1)2. 文献综述 (2)2.1我国学者对商业银行盈利能力的研究 (2)2.2本文的研究特点 (2)3. 指标的选取 (3)3.1指标的选取原则 (3)3.2指标的选取 (3)4. 数据来源及研究方法介绍 (4)4.1数据来源 (4)4.2研究方法介绍 (4)5. 面板模型介绍 (5)5.1面板数据模型解析 (5)5.2面板模型的分类 (5)6.实证分析 (5)6.1实证分析步骤 (5)6.2实证分析结果 (8)7.实证结论分析 (8)7.1银行规模对商业银行盈利能力的影响 (8)7.2银行信贷率对对商业银行盈利能力的影响 (9)7.3权益资产率对商业银行盈利能力的影响 (9)7.4资产费用率对商业银行盈利能力的影响 (9)7.5国内经济状况对商业银行盈利能力的影响 (9)8.建议 (10)9.附言 (10)参考文献 (11)1.引言商业银行作以营利为目的的金融机构，盈利能力是其在经营过程中应当考虑的首要指标，对其生存和发展起到了至关重要的作用。
金融市场波动的模型金融市场波动是指金融资产价格或市场指数的波动性，这种波动对经济体系、投资者和公司都有着深远的影响。
为了理解和预测这种波动，人们利用各种模型来解释和量化金融市场的波动性。
这些模型涵盖了不同的理论和方法，包括随机漫步、波动率模型、马尔可夫模型等。
1. 随机漫步模型随机漫步模型是描述金融市场波动的最简单模型之一。
它的基本假设是未来的价格变化是不可预测的，类似于随机过程中的随机步伐。
这种模型认为价格的变化是完全随机的，之前的价格变化不会对未来的变化产生影响。
尽管这个模型简单易懂，但它不能解释金融市场中复杂的波动特征，因为实际市场中价格的变化受多种因素影响。
2. 波动率模型波动率模型是用来描述价格波动率变化的模型。
这类模型试图捕捉市场波动率的变化规律，如 ARCH（自回归条件异方差）、GARCH （广义自回归条件异方差）等。
这些模型表明，市场的波动率并非恒定不变，而是会随着时间和事件的变化而变化，存在聚集性和波动聚集现象。
波动率模型帮助我们更好地理解金融市场中波动率的特征，并能提供对未来波动的一定预测。
3. 马尔可夫模型马尔可夫模型是一种基于状态转移的模型，它假设未来的状态仅与当前的状态相关。
在金融市场中，马尔可夫模型被用来分析价格走势。
马尔可夫链可以帮助理解价格的状态变化，但其局限性在于只考虑当前状态，而忽略了历史数据和其他影响因素，因此在某些情况下对复杂的市场波动性解释不足。
4. 随机波动模型随机波动模型是一类考虑了随机过程对价格走势影响的模型。
布朗运动和几何布朗运动是其中常见的模型。
这些模型假设价格走势受到随机因素的影响，但随机性程度不同。
几何布朗运动假设价格变化率是随机的，而布朗运动则是价格本身是随机的。
这些模型更符合实际市场的波动特性，但也有其复杂性和参数敏感性。
结论金融市场波动的模型多种多样，每种模型都有其局限性和适用范围。
综合运用不同的模型和方法能够更全面地理解和解释金融市场波动的本质。
EVIEWS 之变系数回归模型1 变系数回归模型前面讨论的是变截距模型，并假定不同个体的解释变量的系数是相同的，然而在现实中变化的经济结构或者不同的经济背景等不可观测的反映个体差异的因素会导致经济结构的参数随着横截面个体的变化而变化，即解释变量对被解释变量的影响要随着截面的变化而变化。
这时要考虑系数随着横截面个体的变化而变化的变系数模型。
1.变系数回归模型原理变系数模型一般形式如下：,1,2,,,1,2,,it i it i it y x u i N t T αβ=++==（1） 其中：it y 为因变量，it x 为1k ⨯维解释变量向量，N 为截面成员个数，T 为每个截面成员的观测时期总数。
参数i α表示模型的常数项，i β为对应于解释变量的系数向量。
随机误差项it u 相互独立，且满足零均值、等方差的假设。
在式子（1）中所表示的变系数模型中，常数项和系数向量都是随着截面个体变化而变化，因此将该模型改写为：it it i it y x u λ=+ （2）其中：1(1)(1,)it it k x x ⨯+=，'(,)ii i λαβ= 模型的矩阵形式为：u X Y +∆= （3）其中：11N NT y Y y ⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦；121i i i iT T y y y y ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦；⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=N X X X X 00000021；112111222212i i ki i i ki i iTiT kiT T k x x x x x x x x x x ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，12(1)1N N k λλλ+⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥∆=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，11N NT u u u ⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，121i i i iT T u u u u ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦类似于变截距模型，根据系数变化的不同形式，变系数模型中系数的变化，即解释变量对被解释变量的影响也分固定影响和随机影响两类，相应的变系数模型也分为固定影响变系数模型和随机影响变系数模型两类，前者也被称为似不相关回归模型，后者包括Swamy 随机系数模型和Hsiao 模型等，本章只介绍Swamy 随机系数模型。
