股票收益率统计论文

咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR使用LASSO回归预测股票收益数据分析报告来源：大数据部落使用LASSO预测收益1.示例只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。

对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini （2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞后回报预测的。

两步流程。

当你考虑它时，找到这些变量实际上包括两个独立的问题，识别和估计。

首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog但是，现代金融市场庞大。

可预测性并不总是发生在易于人们察觉的尺度上，使得解决第一个问题的标准方法成为问题。

例如，联邦信号公司的滞后收益率是2010 年10月一小时内所有纽约证券交易所上市电信股票的重要预测指标。

你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？2.使用LASSOLASSO定义。

LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。

它通过投注稀疏性来同时识别和估计最重要的系数，使用更短的采样周期- 也就是说，假设在任何时间点只有少数变量实际上很重要。

正式使用LASSO意味着解决下面的问题，如果你忽略了惩罚函数，那么这个优化问题就只是一个OLS 回归。

惩罚函数。

但是，这个惩罚函数是LASSO成功的秘诀，允许估算器对最大系数给予优先处理，完全忽略较小系数。

为了更好地理解LASSO如何做到这一点，当右侧变量不相关且具有单位方差时。

一方面，这个解决方案意味着，如果OLS估计一个大系数，那么LASSO将提供类似的估计。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==股票收益率统计论文课件 5关键词：股票收益率；GARCH模型；统计检验在风险管理中，我们往往关注的就是资产收益率的分布。

许多实证研究表明，金融资产收益率分布表现出尖峰、厚尾的特征。

另外,收益率序列还具有条件异方差性、波动聚集性等特点。

选择合适的统计模型对金融资产收益率分布进行描述显得尤为重要。

1 数据选取本文实证分析的数据选取上海股市综合指数(简称上证综指)每日收盘指数。

考虑到我国于1996年12月16日开始实行涨跌停板限价交易，即除上市首日以外，股票、基金类证券在一个交易日的交易价格相对上一个交易日收市价格的涨跌幅不得超过10%，本文把数据分析时段选择为：1996.12.16-201X.05.18，共2510组有效数据。

数据来源为CCER中国经济金融数据库。

数据分析采用软件为Eviews5.1。

通过对原始序列的自然对数变换，得到上证综指收益率序列，有2509个数据，记为RSH。

2 基本统计分析2.1 序列的基本统计量对称分布的偏度应为等于0，而上证综指收益率的偏度为负值，说明该序列的分布是有偏的且向左偏斜，即收益率出现正值的概率小于收益率出现负值的概率。

另外，已知正态分布的峰度等于3，而上证综指收益率的峰度是8.919924，远大于3，这表明RSH序列不服从正态分布，而是具有尖峰厚尾特性。

2.2 序列的自相关性采用Ljung-Box Q统计量检验上证综指收益率序列的自相关性。

原假设为序列不存在阶自相关。

根据上证综指收益率的10阶滞后期的Q统计值及其相应概率值可知，上证综指收益率的相关性并不显著。

2.3 序列的平稳性和正态性为了避免伪回归现象的发生，在建立回归模型之前须对收益率序列进行平稳性检验。

采用ADF方法检验RSH序列的平稳性，其检验统计值为-51.7733，远小于MacKinnon的1％临界值，认为上证综指收益率序列不存在单位根，是显著平稳的。

股票市场走势分析论文股票市场的流动性是一个整体性的概念，流动性对股票市场来说显得尤为重要。

下面是店铺为大家整理的股票市场走势分析论文，供大家参考。

股票市场走势分析论文范文一：股票市场因素摘要：随着社会和科技的发展，我们在档案的信息化管理工作中已经取得了一定的成就，但是真正实现档案的信息化管理是一个长期的过程，我们还有很多工作要做。

所以我们应该不断努力，开拓进取，灵活创新，使档案的管理工作适应社会经济的发展，使档案工作为国家的各项事业提供更加优质、更加高效的服务。

关键词：股票市场;模型股票市场历来被称为宏观经济的晴雨表，无论是在拥有成熟的金融市场的发达国家还是在金融市场起步较晚的发展中国家，如果宏观能经济健康平稳发展，那么股市一般会走势良好，但是也有人持相反意见。

本文就这个问题进行了深刻的探讨。

1模型的设定模型设定变量为从宏观实体经济发展和流通中的货币供应量两个因素来解释股票价格的波动。

在一些国内外的文献中，将宏观经济变量选取为国内生产总值(GDP)、国民生产总值(GNP)、工业增加值或细化为通货膨胀率和流通中的货币MI、M2、汇率等等。

但是从数据的可得性和客观性上来考虑，模型设定为用GDP来代表宏观实体经济的发展状况，而将广义的货币M2来代表流通中的货币量，对于我们要研究的股票价格，则用上证指数来代表。

通过选取2005～2009年这一经济周期的数据，本文主要研究了在整个经济周期中这两因素对股票的影响。

由于统计口径的不一致和数据本身的经济意义的不同，并且数据本身有存量(M2、上证指数)和流量(GDP)之分，为了更准确地反映模型本身的优良性、宏观实体经济和流通中的货币对股票价格的解释力度，特将获得的季度GDP数据平滑成月度，然后将其转化成存量变量。

2模型的检验和分析2.1计量经济学模型的得出一般统计的数据由于统计口径的不同，会存在异方差性，即对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数而是互不相同的，而且在以时间序列数据为样本的模型中也经常出现序列相关性，所以计量上通常会采取最小二乘法(OLS)，但不再适用，同时从经济意义上考虑，GDP和M2有一定的线相关性，因此，为了消除异方差性、缓和序列相关性和多重共线性，采用广义最小二乘(GLS)来做回归。

南京财经大学硕士学位论文基于三因子模型的上证A股市场股票收益率实证研究姓名：牛茜茜申请学位级别：硕士专业：金融学指导教师：郭文旌2010-11-06摘要随着我国金融市场的不断发展与完善，影响投资行为和股票收益率的因素也逐渐变得复杂。

正确认识我国证券市场的运行特征和股票收益率的影响因素，对于投资者进行投资组合选择、基金经理评价组合业绩、企业提高自身竞争力和监管部门健全证券市场运行机制都有一定的指导意义。

本文从微观角度对影响我国股票收益率的因素进行了实证研究。

以上证A 股市场所有上市公司股票为样本，依据账面市值比和流通市值两个风险因素，使用Excel强大的筛选功能，交叉分组得到9个股票组合；通过FF三因子模型，使用计量经济学的检验方法对股票收益率与账面市值比因子、规模因子及市场因子之间的关系进行了实证分析；进一步，通过该模型比较分析了引入行业因素后进行分组所得到的各个组合股票收益率之间的差异。

在分组方法的选择上，我们比较了两种分组方式下证券组合的经济意义，最终使用账面市值比的不同取值范围来定义不同的账面市值比组合，以统一每个组合中所描述的股票收益率的财务风险大小。

在组合收益率的实证分析中，我国股票收益率表现出了明显的账面市值比效应和规模效应。

我们利用递归残差图检验和CUSUMSQ检验对三因素模型的稳定性进行了实证研究，发现其不具有稳定性。

我们使用Excel对各个组合进行步长为1的递归回归，合理解释了各因子回归系数所表现出的规律性。

在引入行业因素的比较分析中，我国股票组合收益率的账面市值比效应和规模效应并不明显。

对此，本文给出的解释为：引入行业因素后的组合中，上市公司数目少、分散性不足造成回归结果不理想。

关键词：股票收益率；三因子模型；账面市值比；规模；行业ABSTRACTWith the development of finance market in our country, the factors having an impact on investment behavior and return of stocks came to be more complex .To get a thorough understanding of these factors will have a far-reaching significance in establishing a healthy running mechanism,improving the quality of listed companies and providing investors with reliable information and scientific guidance.On the basis of that, we have an empirical research on the possible factor which influencing stock returns of our companies listed in ShangHai stock market from micro aspect. The stocks of all listed companies in Shanghai A-share market as a sample, according to two risk factors of book-to-market value and market value,together with the powerful filter function of Excel, we get nine stock portfolios which shows obvious characteristics;We examines the relationship between the return of stock and three factors:book-to-market value factor, scale factor and the market factor through FF- three factors model,as well as the inspection method arising from Econometrics ;Further, we compare and analysis the difference in the return of stock portfolios after the consideration of industry.In the selection of approach on assigning group , we show a comparation of economic meaning of each goup by two different approach .On the basis of B-M ,we find there is a corsponding relation between the value scope and define different groups ,in order to unify financial risk of each combination of stocks.In combination of empirical analysis, there are obvious book-to-market effect and scale effect in China stock returns. Three factors model in this paper does not have stability by the inspection of recursion residual figure and CUSUMSQ test. Through the recursive regression, we give reasonable explanations on the regularity of sensitive coefficient sequences of these two factors in each group.In the the comparison and analysis after the consideration of industry factor , there is no book-to-market effect and scale effect on the return of stock portfolio in our country.The possible reason is that the count of listed companies becomes less and less with the regard of industry , the lack of dispersion on data lead to the non ideal regression result.KEY WORDS：Return of Stock; Three Factor Model; Book-to-Market Value; Size; Industry学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

股票市场相关的论文转让股票进行买卖的方法和形式称为交易方式，它是股票流通交易的基本环节。

下面是店铺给大家推荐的股票市场相关的论文，希望大家喜欢!股票市场相关的论文篇一《浅谈我国A股与B股的收益率波动性的差异》【摘要】中国的股票市场自从上海与深圳证券交易所成立以来，经过了20年的发展，与世界其他国家或地区的股票市场相比，中国的股票市场依旧是一个高度分割的市场，这主要表现在中国的股票市场被人为的分割为A股市场和B股市场。

本文通过实证分析A股与B股指数间的互动关系及变化规律，试图找到中国股票市场不同市场的相似与差异点，从而为政策制定者提供消除或消弱股票场分割提供参考。

【关键词】股票市场;ARCH模型;收益率;波动性Engle(1982)提出的ARCH模型，被认为是最集中地反映了金融数据时间序列方差波动特点的模型，成为现代计量经济学研究的重点。

ARCH模型是用于分析收益率与波动率的有效方法之一，它解释了收益率序列中比较明显的变化是否具有规律性，并且说明了这种变化前后依存的内在传导是来自某一特定类型的非线性结构，较好地刻画了外部冲击形成的波动集聚性。

Bollerslev(1986)修正了ARCH模型，在ARCH模型中加入了条件异方差的移动平均项，提出了GARCH模型。

本文在分析我国A股与B股市场的波动性问题时，也同样借鉴了上述方法，并收集了2005年至今的近5年的上证A股与上证B股、深证A股与深证B股的市场日数据，着重分析我国A股与B股市场的收益率波动性的差异。

一、证券指数收益率的平稳性检验从下图中从上到下分别是上证A股指数、深圳A股、深证B股、上证B股的波动性曲线，从中，我们可以看到A股的波动要大于B股的波动，存在明显的差异。

同时也可以看出去波动的趋势基本是一致的。

下面，我们来看看其日收益率曲线是否是平稳的，单位根检验如表1，通过分别做上证A股指数、深证A股、深证B股、上证B股的日收益率，及上证A股指数与上证B股的比率、深证A股与深证B股的日收益率的比值的单位根检验，发现上述变量都是平稳的。

财务管理中的数学模型—CAPM及其应用杨进红（安阳师范学院数学与统计学院，河南安阳455000）摘要：资本资产定价模型（CAPM：Capital Asset Pricing Model）自提出以后，即受到众多经济学家的青睐，被广泛应用于经济及管理的许多方面，但同时也受到很大的质疑。

本文在详细介绍CAPM模型的基础上，探讨它在证券定价及普通股成本估价方面的一些实际应用。

关键词：资本资产定价模型，CAPM，贝塔，风险溢价，证券定价，普通股成本1 引言资产定价理论源于马柯维茨（Harry Markowitz）的资产组合理论的研究。

1952年，马柯维茨在《金融杂志》上发表题为《投资组合的选择》的博士论文是现代金融学的第一个突破，他在该文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法，开创了对投资进行整体管理的先河，奠定了投资理论发展的基石，这一理论提出标志着现代投资分析理论的诞生。

在此后的岁月里，经济学家们一直在利用数量化方法不断丰富和完善组合管理的理论和实际投资管理方法，并使之成为投资学的主流理论。

到了60年代初期，金融经济学家们开始研究马柯维茨的模型是如何影响证券估值，这一研究导致了资本资产定价模型（Capital Asset Price Model，简称为CAPM）的产生。

现代资本资产定价模型是由夏普（William Sharpe ，1964年）、林特纳（Jones Lintner，1965年）和莫辛（Moss in，1966年）根据马柯维茨最优资产组合选择的思想分别提出来的，因此资本资产定价模型也称为SLM模型。

由于资本资产定价模型在资产组合管理中具有重要的作用，从其创立的六十年代中期起，就迅速为实业界所接受并转化为实用，也成了学术界研究的焦点和热点问题。

2、CAPM模型的提出CAPM是诺贝尔经济学奖获得者威廉·夏普(William Sharpe) 于1970年在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。

小组成员王召光2010310106 林楠2010310109 王宝义2010310110 柯燕青2010310179 张梁2010310099沪市股票收益率波动行的研究——基于ARCH和GARCH模型的分析摘要：本文选取上证综合指数并计算其收益率分析股票收益率的特征,数据的跨度为2001年08月09日至2004年06月30日，对数据进行ARCH检验，发现沪市收益率呈现右偏，尖峰厚尾的特征，分布并不为正态分布，同时呈现明显的条件异方差，存在ARCH效应，并且GARCH能更好的拟合沪市的数据。

Abstract: This paper selects the Shanghai Composite Index and calculate the yield of the characteristics of stock returns, the data span for the August 9, 2001 to June 30, 2004, ARCH tests on the data, show that yield Shanghai the right side, a fat tail of the characteristics, distribution is not normally distributed, while showing significant conditional heteroskedasticity, ARCH effects exist, and can better fit the GARCH Shanghai data.关键词：收益率波动性ARCH GARCH一、引言金融市场价格变化容易受到各种因素的影响，例如谣言、政局变动、国家政策等。

其不确定性特别大，要建立这些因素与金融变量之间的因果关系比较困难而且在实际中，这些变量之间可能存在自相关和异方差由美国经济学家提出的条件异方差自回归模型，即ARCH模型用于研究具有丛集性和方差波动性特点的经济类时间序列数据具有较好的效果。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要在金融学中，收益率的波动性是一个重要概念。

收益率的波动反映了市场不确定性的程度，同时，收益率的波动性也被看成是信息流的一种度量，波动性强一般伴随着较大的市场信息冲击。

由于2008年到2018年这十年期间中国股市经历了两次大起大落，股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究，发现其问题所在。

因此，本文一沪深300指数作为研究对象，以2008年1月2日到2018年1月2日共2436个日收盘价作为样本，站在经济计量的角度采用CARCH族模型对该样本数据进行分析，从而得出沪深300指数的波动性特征。

首先是引言，简要说明研究的背景及意义，突出研究的必要性；其次是对国内外文献的综述，总结其研究成果，发现其不足，为后文的写作奠定基础；第三部分是模型概述，对ARCH、GARCH、EGARCH这三种模型的特征进行描述和介绍。

第四部分是本文核心，以实证分析为主，建立GARCH(1,1)模型、ARCH模型以及EGARCH(1,1)模型分别对沪深300指数的收益率波动特征进行分析。

研究结果表明：沪深300指数的日收益率呈现出可变与集簇的波动特性，在序列分布上，具有尖峰厚尾的显著特征。

并存在明显的GARCH 效应；根据模型具有GARCH-M效应得出收益存在正溢价，从投资者在股票市场投资的经验可知，大多数偏向于短期的投机性投资。

此外，对沪深300指数的收益率进一步分析可以发现杠杆效应，由此可以推断在股指期货市场中，坏消息产生的影响远大于好消息。

最后根据GARCH族模型检验结果，提出相应的政策建议，以推动中国股市向健康稳定的方向发展。

关键词：收益率、波动性、GARCH族模型、沪深300指数AbstractThe volatility of the rate of return is an important concept in finance. The fluctuation of returns reflects the degree of market uncertainty. Meanwhile, the volatility of returns is also regarded as a measure of information flow. Volatility is usually accompanied by larger market information shocks.During the ten years from 2008 to 2018, China's stock market experienced two ups and downs, and the intense turbulence of the stock market made it necessary for us to study its current volatility and find its problems.Therefore, the CSI 300 index as the object of study, from January 2, 2008 to 2 January 2018, 2436 day closing price as the sample, hope that through the application of GARCH model, describe the Shanghai and Shenzhen 300 index volatility characteristics from the perspective of econometric.This paper mainly studies the volatility of the Shanghai and Shenzhen 300 index returns from five parts. The first is the introduction, a brief description of the research background and significance of the research, highlighting the necessity; secondly it is a survey of the domestic and foreign literatures, summarizes the research results, find its shortcomings, which lays the foundation for later writing; the third part is the model overview, describes and introduces the features of ARCH, GARCH, EGARCH three model. Fourth through theestablishment of ARCH model, GARCH (1,1) model and EGARCH (1,1) model, the volatility of the CSI 300 index returns is empirically analyzed. The results show that the daily yield volatility of the CSI 300 index shows obvious variability and volatility cluster, and the sequence distribution is characterized by peak and thick tail. And there is a significant GARCH effect. There is GARCH-M effect in the model, which shows that there is a positive premium for earnings. Investors in the stock market have strong speculative atmosphere and short term investment preferences are obvious. At the same time, we also found that the CSI 300 index yields obvious leverage effect, which reflects the volatility caused by bad news in China's stock index futures market is greater than that caused by good news. Finally, according to the test results of the GARCH model, the corresponding policy suggestions are put forward to promote the development of Chinese stock market to a healthy and stable direction.Key words:rate of return, volatility, GARCH model, CSI 300 index目录一.引言（一）研究背景纵观我国证券市场的发展历史，自正式成立上证交易所之日起，已有一段发展历程。