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中国股市波动性的统计分析

中国股市波动性的统计分析
中国股市波动性的统计分析

中国股市价格波动因素分析

中国股市价格波动因素分析 【摘要】: 中国股市价格形成机制比较特殊,该形成机制受到宏微观不同层面因素影响,可能存在比较大的波动性。虽然融资融券、沪深港通、强化监管等制度可能在一定程度上抑制股票市场价格波动,但是其作用发挥仍然受到市场环境约束,无法达到最佳效果。本文研究结合中国股市价格形成的基础理论,联系近年来中国股市价格波动的相关数据和案例整理,分析股市价格波动的主要原因。进而,探讨抑制股市价格过度波动的可行对策。希望通过这个研究可以找到可行的抑制股市价格波动的策略。 【关键词】: 中国股市;股价波动;影响因素;政策建议 【正文】: 引言 在2018年1月初到2018年2月上旬,全球股市都发生了非常大的股指波动现象。沪深股市在2018年2月1-9号的交易日内出现每日2-5%的剧烈波动、一改2018年初的股指走高态势,持续下滑。在2018年的3月20日开始到3月最后一个交易日,沪深股市波动较大,最低一度出现2980的指数,回升也只是在3165附近波动,与2017年均值3300的水平差异比较大。这反应了股市价格指数的波动性较大,对应上市公司股票价格也出现了非常剧烈的波动。这个情况有复杂的内外部原因,需要对股票价格波动有更准确的影响因素分析,才能更加理性地调节股市监管与相关的制度,逐步降低股市波动性,稳定股市发展。 一、股市价格形成机制 (一)股价的内在价值形成理论

Wi ll ia ms J.B.(1937)研究提出股利贴现模型,后续也有很多学者在这个模型基础上提出零增长股利贴现、固定增长鼓励贴现等模型,以股利贴现为核心探讨股票的价值评价问题。Sa vi te sh Ma d hu li ka S ha rm a.(2016)研究中验证了超常收益模型相对于现金流量模型,具备更强的实效性。借此证明股价是由其价值决定的,而长期投资者必须关注股票所代表的上市公司的价值。 市盈率评估模型:年末股价=年初每股净收益*(1+每股净收益年增长率)*行业平均市盈率 市净率评估模型为:年末股价=每股年初净资产*(1+每股净资产年增长率)*行业平均市净率 相对合理的投资区间,应该是当前股价在最小和最大值之间,具备增长空间。如果显著高于最大值,则不适宜投资。显著低于最小值,盈利空间大但是风险也会比较高,不排除操控市场等行为存在。 (二)股价形成的影响因素 投资者选择股票投资,最主要的目的就是获取买进、卖出的差额价值,而股票的当前价格是高于还是低于其应有价值,未来股票是会出现增长还是下跌可能,就成为投资者投资决策最终以的依据。而股票投资价值也就是投资者判断股票价格发展趋势的最关键一步。 股票投资价值的影响因素非常的多元化:宏观层面,国家经济或产业政策、证监会对市场的调控或监管制度的调整、利率变动等都可能影响股票投资价值。比如,雄县被定义为新的开发区,国家对其积极开发的大背景下,雄县相关板块上市公司全线飙升,就是政策利好的影响。证监会在2017年全面推动沪深港通发展,创造有助于沪深股市与港股的互通投资渠道,也在一定程度上抑制了市场价格过度波动的风险等。

中国股票市场的流动性与波动性实证研究

文章编号:1005-3026(2006)09-1042-04 中国股票市场的流动性与波动性实证研究 王健,庄新田 (东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004) 摘 要:通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析,发现市场具有较高的流动 性,市场波动程度略低于其他国家的股票市场.从上海股市和深圳股市的横向比较来看,近年来两 个市场的流动性没有显著的差异,两市波动序列的吻合程度非常高,波动具有很强的同步性,表明 在相同市场制度环境下,市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性. 关键词:股票市场;流动性;波动性;市场质量;交易机制 中囝分类号:F 830.91 文献标识码:A

Empirical Study on Liquidity and Volatility in Chinese Stock Market WANG Jian, ZHUANG Xin-tian (School of Business Administration, Northeastern University, Shenyang 110004, China. Correspondent: WANG Jian, E-mail:wangjian800816 @ 126. corn Abstract: In Chinese stock market where all the stock buying/selling actions have to be done via an order-commission system,the bid-ask spread is really a market spread and it reflects the immediate trading rests in transactions. Spread and depth are thetwo important liquidity indices. Analyzing both the Shanghai & Shenzhen stock markets, it is found that in Chinese stockmarket the liquidity is relatively higher and volatility slightly lower than other countries. When comparing horizontally, it isshown that the liquidity in the two stock markets has no obvious difference, and the stock price volatilities in the two marketsare much synchronized. It indicates that the homogeneity of investor' behavior makes the business operation of the twomarkets similar eventually. Key words: stock market; liquidity; volatility; market quality; transaction maehanism (Received November 2, 2005)

中国股票市场波动率的高频估计与特性分析_黄后川

中国股票市场波动率的高频估计与特性分析 *黄后川 (南方基金管理公司 510200) 陈浪南(中山大学岭南学院与中山大学经济所 510275) 内容提要:本文旨在应用高频数据估计中国股市的已实现波动率。我们发现股票指 数与个股的高频交易数据中的微观摩擦影响正好相反,使用极高频的数据会大大增加个 股的波动率估计值,相反却会大大降低指数的波动率估计值。在计算各种频率的已实现 波动率的基础上,本文构造了一种较为精确的估计波动率的方法,可以更好地平衡测量误 差与微观结构误差。基于已实现波动率,本文研究了中国股市波动率不对称性和长期记 忆特性。 关键词:波动率 高频估计 特征 * 本文是国家自然科学基金课题(79800010、70042005)、上交所2002年联合研究计划课题、教育部社科“十五”课题(01j b790026)及2002年厦门大学校级课题成果之一。 一、引言与先前该领域研究述评 近二十年来,对波动率模型的研究已成为金融经济学领域研究的重要内容之一。自Engle 于1982年提出ARCH 模型以来,经济学界已经发表了数千篇关于条件异方差或波动率的论文。特别是最近十年,一些学者提出用高频分时数据估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为“已实现波动率”(Realized Volatility )。以此为基础,众多学者在波动率的特性和预测两方面进行了更深入的研究,大大拓展了这个研究领域。 Andersen 、Bollerslev 、Diebold 、Ebens (1998,2001)等金融经济学家对这种高频估计方法以及“已实现波动率”的特性与预测进行了一系列研究,他们得出了如下几个主要结论(计算的波动率都是日波动率): (1)如果价格遵循普通的扩散过程,用此方法计算的已实现波动率,是无偏的。而且,当高频数据的时间间隔趋近于0时,已实现波动率的测量误差也趋于0。因此可以把已实现波动率当作一个观测值,它没有经典算法所带来的时间滞后。 (2)通过对外汇市场和道·琼斯工业股票的实证研究,发现:①股票市场中,正收益对后续波动率的影响不如负收益明显,即波动率具有杠杆效应。②已实现波动率的对数具有明显的长期记忆特性。③虽然已实现波动率明显向右倾斜,但已实现波动率的对数呈现正态分布。④虽然原始的收益率数据有明显的高峰和大尾巴,但收益率除已实现波动率呈现正态分布。⑤股票市场的波动率与相关度呈相同方向运动,降低了资产组合分散化在高波动率时的作用。 (3)依据(2)中的结论,用体现长期记忆的分数综合—移动平均自回归(Auto Regression Fractional Integrated Moving Average ,ARFI MA )方法可以得到更好的波动率预测。使用正态—对数正态混合分布可以得到很好的概率密度和分位数估计(例如VaR )。 已实现波动率的一个重要用途是作为对以前各类模型进行评价的基准。它的另一个更重要的用途是用于检验波动率的各种特性,并对未来波动率进行预测,因为已实现波动率可以直接当作波动率的一种观测值,因此可以采用一般的时间序列方法,无须像AR CH 模型一样通过模拟收益率序2003年第2期

反身性理论对股市波动的解释

反身性理论对股市波动的解释 摘要:本文以索罗斯的反身性理论分析中国股市2015年的股价大幅度波动,从中国股市投资的结构和相关市场现象出发分析在中国股市为什么反身性理论在解释股价波动 方面具有较强的解释力,最后从投资和政府调控的角度提出相关建议。 关键词:反身性理论;股市波动;建议 一、反身性理论概述 反身性理论是由投资大师索罗斯提出,在其著作《金融炼金术》中,索罗斯提出了反身性理论的投资思想。索罗斯认为,参入者的思维与参入的情景之间彼此相互影响并不断变化,参入者的偏向以及认知的不完备性造成了均衡点遥不可及,从而造成金融产品的价格具有很大的不确定性。反身性理论从投资者行为出发,通过对参与者行为与参入环境两者相互作用来解释金融市场金融产品的价格波动性,是对传统投资理论的突破和创新,具有较强的实践性。 反身性理论可以做如下解释: 假设人的行为是y,人的认识是x,由于人的行动一定是由人的认识所左右的,因此,行为是认识的函数,表述为:y=f(x),它的含义是:有什么样的认知就有什么样的行为。

同样,人的认识并不是孤立出现的,人的认识是受客观世界的影响的,而客观世界又是与人们的行为紧密相关的。这也就意味着,人的行为对人的认识有反作用,认识是行为的函数,表述为:x=F(y)。它的含义是:有某一类行为就会有某一类知识。 把上述两个式子合并之后,我们可以得到这样的公式:y=f(F(y));x=F(f(x))这就是说,x和y都是它自身变化的函数――认识是认识变化的函数,行为是行为变化的函数。索罗斯将该函数模式称作“反射性”。 二、2015年中国股市波动情况 2014年开始,我国房地产暴利时代结束,实体经济萧条,加上国家多次降低利率,增加资金供给,大量社会资本从房地产等行业转向股市,推动股市上涨。中国政府的官媒从3 月底就开始为股市打气造势,《人民日报》3月30日连发两文,认为股市不惧经济下行压力,要把握牛市红利。新华社 4月上旬密集发文,认为股票市场须发挥资源配置作用,经 济下行需要股市有力支持,政策红利催生改革牛,期待成为健康牛等。这两家官方权威媒体发出的声音被市场投资者理解成国家的意志,于是股市被打上了“政策牛”、“改革牛”的标签,再加上一些市场机构的渲染,市场参与者、尤其是个人投资者,普遍相信这是一轮国家托起来的牛市,涨是有理由的,跌是小概率的,即便跌,国家也会出面托市。于是,

中国股票市场波动及其影响因素

中国股票市场波动及其影响因素 摘要】:基于股票市场波动的重要性和影响,本文详细分析了导致中国股票市 场波动的主要因素,包括三个方面:政府政策因素,宏观经济因素以及投资者行 为的因素,并对此进行了详细说明。三个因素如何影响股市波动的?大多数认为 股市波动是政治因素,宏观经济因素和投资者之间的行为因素之间的相互作用。 因此,本文主要从这三个方面的因素出发,分析其对我国股票市场造成怎么样的 影响。 【关键词】中国股票;市场波动;影响因素;相关 0.引言 长期以来,股票市场的波动一直是现代金融领域的主要研究问题,它也是全 球监管机构最重要的指标。波动性是二级股票市场的主要功能,即是价格披露和 资本配置的核心。与此同时,波动性与反映股票市场的指标有着密切的相关,例 如流动性、交易成本以及市场信息流。因此,波动率是可以全面的反映股票价格 的直接性行为,质量和效率的最简单,最有效的方式去做股票市场波动性影响因 素的科学理论分析。 2国家政策因素对于股票市场波动性影响 财政政策对股票市场波动的影响财政政策对股票市场具有重大影响,尤其是 在国债和税收方面。国债是银行信贷以外的金融信贷调整工具[1]。政府债务也对 股票市场产生重大影响。首先,政府债务本身占证券市场金融资产总额的很大一 部分。由于国债的高信誉度和低风险水平,大量发行的国库券将降低证券市场的 整体风险水平和收益。其次,政府债券利率的上升和下降严重影响了其他证券的 发行和价格。一般而言,政府债券市场和股票市场之间存在“摇摆”效应,即股票 价格下跌且资金流入市场。通常,当股票价格上涨时,资金将返回股票市场,从 而导致债券市场萎缩[2]。 2.1税收 公共财政可以通过改变收入和税收的总体结构,抑制对社会资产的总体需求 的扩大或弥补一些缺乏有效的投资需求来调节对证券和实际投资的投资。政府的 大规模扩张性财政政策会对我国股票市场的主要影响有以下三个方面 [3]:①减 少税收。减税率和减税可以增加公司收入,增加上市公司的利润,从而提高股价。 ②增加预算赤字并增加预算支出。公开市场的增长将为上市公司带来更高的利润和更高的股价。居民平均收入增加了,他们对证券市场的信心增强,股票的价格 自然就上涨。增加直接公共投资,例如对能源,基础设施和住房的投资,可以刺 激相关产业(水泥,钢铁,工程,铁路)的发展,提高相关上市公司的生产率并 提高股价。③进一步的增加政府财政补贴。财政补贴是政府税收支出的重要形式。财政补贴将增加相关上市公司的利润,提高股票价格。 2宏观经济因素对于股票市场波动性的影响 2.1国际资本流动对于股票市场波动性的影响 一方面,国际资本流动在补充中国股票市场方面发挥了有益的作用[4]。当中 国股票市场的效益增加时,就会意味着出现资金短缺,而国际资本的流入正在帮 助弥补这一市场的短缺。相反,当中国股市表现下降时,则意味着存在资金盈余 国际资本正帮助这我国股票市场的盈余现象的减少。由于国际资本在股票市场中 的流动,社会资源可以得到更有效的分配。因此,国际资本的正常流动在为我国 国家股票市场融资和补充方面都起着非常良好的作用。另一方面,国际资本的频

中国股市收益率和波动性研究

中国沪深股市收益率及波动性相关分析 陈守东 陈雷 刘艳武 1 (吉林大学数量经济研究中心 商学院,长春市,130012) 摘 要 沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的股票收益率和波动性之间具有相互作用和影响。本文运用Granger 因果检验及GARCH-M 模型对两市的相关性进行了分析和检验,结果表明沪深股市收益率之间存在较大相关性并且都存在显著的风险溢价,波动性则表现出非对称的溢出效应。 关键字 收益率 波动性 溢出效应 GARCH Granger 因果检验 一、引言 在开放的资本市场,不同市场在资金流动、市场运作等方面联系的加强使得市场间的关联度增加,1987年10月以来,国际上的主要股票指数就呈现出了越来越明显的共同运动趋势(Jeon and Von Furstenberg 1990)。当一个国家的资本市场出现大幅度波动的时候,会通过投资者在另外资本市场上投资行为的改变,将这种市场的剧烈波动传到其他的市场,这就是所谓的“溢出效应”。Harmo(1990)提出波动“溢出效应”模型,分析了不同市场波动性之间的短期相依性和互动性。 同一地区的股市常常会因为地理位置的接近、密切的经济关系和政治的相似性而被紧密地联系到一起,因此共同的信息因素会影响到同一地区股票市场的收益和波动。Engle and Susmel(1993)指出在同一地区的市场具有相似的时变方差。Cheung,He,and Ng(1995)也发现在同一地区股市的收益具有显著的共同的可预测成分。由于中国的上海和深圳交易所同处中国大陆,所以研究这两个股市间的相关性与互动性对于分析与研究股市的结构和判断股市的走势及风险传递无疑具有重要的作用。陈守东等(1998)利用ARMA 模型得出了沪深股市同步性的结论,刘金全等(2002)利用溢出效应模型得出了沪深股市溢出效应的非对称性。本文将运用Granger 因果关系检验及GARCH-M 模型对沪深股市收益及波动的相关性进行分析和实证检验。我们依据沪深股市的基本数据,使用金融时间序列的计量经济模型及方法对两个市场关联性和波动性进行了分析,给出参数的估计结果及主要实证结论。 二、金融时间序列的计量经济模型及方法 1.ARCH 类模型 金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性。Engel (1982)提出自回归条件异方差(ARCH )模型,Bollerslev (1986)将其推广到广义ARCH 模型(GARCH )。这些模型以线性形式刻画了误差项的条件二阶矩性质,通过条件异方差的变化来刻画波动的时间可变性(time varying)及集簇性(clustering)。Engle,Lilien,Robins(1987)提出了ARCH-M 模型来描述时变方差对收益的直接影响。ARCH 类模型现已被广泛应用于计量金融领域。 对于中国股市ARCH 效应的分析,很多学者进行了的研究,普遍认为中国股市的ARCH 效应显著[10][11]。为研究中国股市收益率及波动性的相关关系,我们用Granger 因果检验来考察沪深两市的相互影响,用GARCH (1,1)类模型模拟股市收益率,用模型残差项的条件方差描述股市的波动性。考虑如下模型 (1) GARCH(1,1) 模型,其定义由均值方程和条件方差方程给出 1211)(???++=Ψ=+′=t t t t t t t t h Var h X y βαεωεεβ (1) 1?Ψt 表示t-1时刻所有可得信息的集合,为条件方差。 t h 1作者简介:陈守东(1955—) 男 博士 吉林大学数量经济研究中心,商学院财务系教授,博士生导师 陈雷 (1978—) 男 吉林大学商学院数量经济学专业硕士研究生 刘艳武(1964—) 男 吉林大学商学院数量经济学专业博士研究生

中国股市波动性研究

中国股市波动性研究 阎海岩 (东北财经大学数量经济系 辽宁大连 116025) 摘 要:本文运用GARCH 族模型对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于沪、深两市股指收益率的波动性,EGARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)-M 模型都能很好的拟合。同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。 关键词:中国股市;波动率;GARCH 族模型 The Volatility of Chinese Stock Market Yan Haiyan (Department of Quantitative Economics of Dong Bei University of Finance & Economics Liao ’ning Da ’lian 116025) Abstract: In the paper we establish the group of GARCH model for shangzheng index and shenzheng index. And we analyse the characteristics of the volatility of Chinese stock market .By comparing ,we conclude that EGARCH model and EGARCH-M model have almost the same efficiency in shanghai market and shenzhen market .Then we forecast the volatility of the two index ’s returns . Key words : China stock market ;Volatility ;GARCH model 一.引言 对金融市场波动性的研究主要是源于对资产选择和资产定价的需要。国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史, 早在20 世纪60 年代, Fama(1965) 就观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期, 即价格波动呈现集群性, 方差随时间变化。此后, 国外对投机性价格波动特征进行了大量的研究。其中最成功地模拟了随时间变化的方差模型由Engle (1982)首先提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH 模型) 。ARCH 模型将方差和条件方差区分开来,并让条件方差作为过去误差的函数而变化,从而为解决异方差问题提供了新的途径。Bollerslev (1986)在此基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。为了刻划时间序列受自身方差影响的特征,Engle,Lilien 和Robins (1987)提出了GARCH-M 模型。而当需要刻划证券市场中的非对称效应时,Nelson (1991)提出的EGARCH 模型能更准确地描述金融产品价格波动的情况。目前ARCH 族模型已经被广泛地应用于股票市场、货币市场、外汇市场、期货市场的研究中, 来描述股票价格、利率、汇率、期货价格等金融时间序列的波动性特征。 本文将利用自回归条件异方差模型,即ARCH 模型族对中国上海与深圳股票市场的日收益率的波动进行实证分析,为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据。 二.ARCH 模型族概述 ARCH 模型的主要贡献在于发现了经济时间序列中比较明显的变化是可以预测的, 并且说明了这种变化是来自某一特定类型的非线性依赖性, 而不是方差的外生结构变化。GARCH 模型是ARCH 模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。一般的GARCH 模型可以表示为: t t t x y εβ+' = (1) t t t v h ?= ε (2) p t p t q t q t t h h h ----++++++=θθεαεαα 1122110

描述性统计分析报告--Descriptive Statistics菜单详解

第六章:描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并 不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示:

该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下:【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下,用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下:

我国股市波动的特点_成因及对策分析

我国股市波动的特点、成因及对策分析 陈召军,屈 超 (东北财经大学统计系,辽宁大连 116025) 摘 要:本文对中国股市波动的特点及影响中国股市价格波动的关联因素进行了分析,对规范我国股票市场提出了一些对策,有助于了解股市价格波动的规律和促进我国股市健康而稳定地发展。 关键词:股市;波动 中图分类号:F830191 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2003)06—0024—03 1 我国股市波动的特点 111 股价波动幅度大 从股价指数来看,日股指升跌点100以上时有发生,呈现剧烈的震荡行情。最近一次大的波动是在1998年8月17日,深证成分指数一日暴跌了220点,个股行情更是跌宕起伏,个股价格一日涨跌20%并不鲜见。例如1993年5月21日,上海轻工机械股票由前日收盘价36元暴涨至205105元,涨幅达47018%,创下了沪市之最。从长期波动来看, 1991~2002年间,深圳综合指数最低时为1991年4月的45166点,最高时为2001年6月的665156点,振幅达1357164%;上证指数最低时为1991年1月的95179点,最高时为2001年6月的2245144点,振幅达2244113%。中国股市在如此短的时间内,波幅如此之大,在世界股市中都是罕见的。 112 波动频率高 中国股市不仅波动幅度大,而且波动频率高。在1991年4月~1997年6月期间,深市发生了18次月内波动幅度不低于30%的波动,即平均不足4个月就要发生一次较大的月内波动,其中1992年4~6月、1993年7~8月、1994年8~9月连续出现了波幅不低于30%的月内波动。而在1991年4月至1996年6月,深市出现波幅在40%以上的波动高达15次之多,最大波幅高达583175%。这种上下振荡、频繁的波动,构成了中国股市波动中的显著特征。113 股市具有齐涨齐跌性 在成熟的股票市场,齐涨齐跌的现象是很少发生的。然而,无论长期还是短期,中国股市的齐涨齐跌现象则司空见惯。长期如1996年,深证综合指数上涨18916%,深市除下半年上市的新股外,其他股票全部上扬。短期如2002年6月21~24日,受停止国有股减持政策的影响,深、沪股市几乎所有股票都有不同幅度上扬。与股票齐涨性相同,中国股市亦经常出现齐跌。 114 成交量随股市上扬而逐步扩大,随股市下挫而依次减少 成交量是衡量中国股市波动状况的系列指标之一,纵观深沪股市,每次股指波峰几乎都是成交量的波峰,每次股指波谷都是成交量波谷。而在世界主要的成熟市场,成交量在通常情况下均较稳定,由于市场规模变化不大,股票价格指数基本上可以反映一个市场的总体变化状况。而中国股市除以股价指数来衡量市场变动状况之外,还需要一系列的辅助指标。如成交量、换手率、市盈率等。中国股市这种价涨量增、价跌量减充分证明了股价指数与成交量波动存在高度的正相关性。 115 股价受政策影响剧烈 2002年,政策市的特点尤为突出,2月4~7日的中央金融工作会议、2月20日第8次降息、下调佣金等政策的出台,对市场的运作,起到了重要的作用。2002年6月24日受国务院停止减持国有股政策的影响,上证指数全日上涨144159点,涨幅高达9134,而深圳成指则上涨了297118点,涨幅高达9134%。由此可见有关政策对中国股市影响,那么盯住政策仍旧是投资者必然的操作思路之一。 116 时代性特征太明显 2002年,房地产板块的上涨,顺应了第8次降息的市场预期;沪深本地重组股板块的上涨反映瀛深两市老股“老化的现实”,通过重组获得“新生”;新上海概念股折射了浦东的新一轮开发以及上海申办 ? 4 2 ?内蒙古科技与经济 2003年第6期

05.第五讲 描述性统计分析评价方法

第五讲描述性统计分析评价方法——综合指标 实际上,从这一讲开始的教学内容都是介绍教育评价技术中的重要方法——教育统计分析方法,也即是分析资料的方法。其中包括描述性统计分析方法和推断性统计分析方法两大部分。 一、描述性统计分析评价方法的主要特点。对数据资料计算综合指标,然后根据综合指标值对教育客观事物给予评价。所谓综合指标指的是从数量方面综合说明事物特征的指标。常用的综合指标有绝对数、相对数、平均数和标准差。重点介绍后面两种。 二、综合指标的计算及解释 (一)绝对数(规模) (二)相对数(程度) (三)平均数(水平) 通常可用符号表示平均数 1.算术平均数(未经分类汇总的测量数据资料)计算方法见p62的(4.1)公式。 2.加权平均数(已经分类汇总的资料)

①组距数列平均数(对测量数据分组统计人数)例如P63表4-1的资料。计算方法如P63的(4.2)公式及83名教师平均年龄的计算。 * 为了减少计算的麻烦,在此介绍计算器统计功能的使用: A、操作步骤 计算器的统计功能的计算只能得到如下六个统计结果:n(数据个数)、(数据和)、(数据平方和)、(平均数)、(总体标准差)和S(样本标准差)。操作步骤如下:1)显示统计状态:2ndF STAT(或SD) 2)输入数据:每输入一个数据按DATA 3)取出统计结果:这时六个统计结果均处于待取状态,可根据需要取出其中的结果。 B、注意事项 1)若需继续进行第二组数据的统计运算时,需取消统计状态,再按上述步骤操作。按2ndF STAT即可取消统计的状态。 2)若不需要计算、、、、和S时(即进行 其他一般运算时),也应取消统计状态)。

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三:(1)掌握Excel中基本的数据处理方法;(2)学会使用Excel进行统计分组;(3)学会使用Excel计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解数据整理中的统计计算问题;理解描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实训指导书,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据(可用本实训所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 (一)问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此,航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据(单位:分钟),结果如下表。

航空公司认为,为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法顾客提出的意见是否合理请你对上面的数据进行适当的分析,回答下列问题。 (1)对数据进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制频数分布图(直方图、折线图、饼图)。 (2)根据分组后的数据,计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 (3)分析顾客提出的意见是否合理为什么 (4)使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理 答:(1): 2:

从表中我们可以得到中位数为众数为1平均数为标准差为 (3):合理,虽然他的平均数是<5属于正常范围,但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围,那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的,购票太慢的现象确实存在。 (4):平均数比较合理,它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性! 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据(可用本实验导引所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤

影响我国股票市场价格波动的基本因素

影响我国股票市场价格波动的基本因素万帼荣xx 股票市场价格波动是股市运行的基础,也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响,分析这些因素的影响,可为投资者作出正确的投资决策提供一定的依据。本文结合我国股市波动的实例,从各种因素对股价影响的传导机制入手,着重对影响我国股票市场价格波动的基本因素作一般性考察。 虽然影响股价波动的因素很多,但对这些因素的分析,可以从以下三点出发: (1)股价有其内在价值,股价围绕其内在价值波动,内在价值决定论是基本面分析的基础; (2)股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动,心理预期理论是技术分析的基石; (3)股价波动是诸因素形成合力作用的结果; 以此为出发点,就可以从经济因素、市场因素、非经济因素三个方面,全面地考察影响我国股票市场价格波动的基本因素。 一、宏观经济因素 宏观经济因素从不同的方向直接或间接地影响到公司的经营及股票的获利能力和资本的增值,从不同的侧面影响居民收入和心理预期,而对股市的供求产生相当大的影响。 1.经济周期 经济周期表现为扩张和收缩的交替出现,在经济的收缩、复苏、繁荣和衰退四个阶段内,股市也随之周期性波动,成为决定股价长期走势的最重要因素。通过对国内生产总值GDP、经济增长率、通涨率、失业率、利率等指标的分析,判断出经济周期的发展阶段。有实证分析表明,我国股市波动比宏观经济周期的波动超前大约4—6个月。

2.通货变动 通货变动包括通货膨涨和通货紧缩。通货膨胀对经济的影响是多方面的,总的看来会影响收入和财产的再分配,改变人们对物价上涨的预期,影响到社会再生产的正常运行。因此,通货膨胀对股价的影响也是复杂的。而通货紧缩则会对经济产生负面影响。就我国股市而言,通货膨胀在适度范围内发生,股价波动与之呈现正相关关系,但通货膨胀严重时,股价波动与之呈反方向变动。1998年上半年开始的通货紧缩,使股价持续下跌,尽管1999年上半年有股市利好消息及管理层发表发展市场的言论,使沪深股指双双创出历史新高,但通货紧缩始终抑制着股价的进一步弹升。 3.国际贸易收支 当出口大于进口时,国际贸易对国内经济产生积极的影响,使股价上升。相反,则使股价下跌。1998年的东南亚金融危机,使我国的外贸出口增长大幅下降,影响了我国的经济增长,同时,直接对我国股票市场相关行业和上市公司产生负面影响。 4.国际收支 国际收支差额通过影响一国国内资金供应量,从而对股价产生间接影响。经常项目和资本项目保持顺差,大量的外汇储备,国内资金供应量增加,使可用于购买股票的资金来源扩大,促使股价上升。 5.国际金融市场 国际金融市场的剧烈动荡一方面直接使我国投资者产生心理恐慌,影响股票市场,另一方面从宏观面和政策面间接影响股票市场的发展。 二、宏观经济政策因素 我国股市作为一个初兴的市场,宏观经济政策因素对股市起着极为重要的作用。 1.货币政策

中国股市价格波动因素分析

学生姓名:刘丽 用户名:liuli01 所属教学服务中心:河北省廊坊电大教学服务中心 指导教师: 中国股市价格波动因素分析 【摘要】:尽管建国以来,我国股市经历了从限制到发展的历程,但随着我国改革开放的不断深化,中国股市也越来越受到大众的关注。可以说,这是股市发展的必然。然而,在其具体的发展过程中,我们也能够看到其具体存在的风险、不足。随着我国股市越来越受到大众的关注,我们也就能够发现,中国股市与国外成熟的股市相比,其价格波动的幅度越来越大。这种价格波动对于相关人士来说,无疑就是风险的代名词。据此,本文以中国股市的具体价格波动因素为研究对象,首先对上市公司的风险进行了简要概述;之后对中国股市波动因素中的交易制度特点进行了一定的梳理和分析;最后对中国股市波动因素中的具体资金结构、规模进行了深入的探究,力求能够在现实中为我国股市的具体发展提供一定的理论依据。 【关键词】:中国股市价格波动因素对策 【正文】: 引言 本文对中国股市价格的波动因素进行了一定程度上的分析,全文共分三个部分。第一部分重点研究上市公司的具体风险。第二部分为中国股市波动因素中交易制度的具体特点分析。在这一部分,本文主要对中国股市的交易制度特点和价格风险进行了研究。第三部分主要对中国股市价格的波动因素进行了一定的总结,尤其对其资金结构规模的总体问题进行了分析,其中包括资金与个体投资者等几个方面。第四部分为结论。在合理的情况下,本文采取理论分析法、文献分析法、归纳整理法、对比分析法等进行定性研究。为了对中国股市进行完整的剖析,笔者查阅了大量关于股市价格波动方面的政策、法律、理论等内容,掌握相关法律规定及运作方式,着力提升了本文的深度性。而通过文献分析法,笔者在查阅了中国股市价格波动的文献、期刊的基础上,通过归纳整理法,重点对参考文献进行了全面的分析、整理,这也就使得本文更具理论性和指导性。我们知道,对于股市而言,价格波动是其中较为重要的问题。因此,对其价格波动的具体因素进行分析,就变得十分必要。再者,我国在股市价格波动因素的相关问题上,很多学者并不能够对其进行完全的、合理的、正确的理解。这更增添了本课题论述的重要意义。 一、上市公司的风险 (一)短期债务水平高 按理说,波动是股市价格的必然现象,但是如果波动频繁、剧烈,投资者就会变得无所适从,更加难以做出正确的投资与决策,与此同时,在国际层面上,这样的现象也在一定程度上影响着国家经济的发展,不夸张的说,股市波动导致投资者难以决策这一问题,甚至可能诱发大规模的经济危机。由此可见,对于波动因素的问题不可不察。而想要对其进行深入的分析,首先就要明确上市公司的具体风险。我国股市自成立以来,股价一直处于异常波动之中。除了与国外股票市场较不成熟的原因之外,短期债务水平高也是其中较为重要的一大原因。从现实情况来看,我国平均债务水平达到了214%的信贷占GDP比重,其在地方投融资平台债务被划分为政府债务的情况下,债务高度

描述性统计分析-Eviews

主讲人:刘莎莎 第三讲 描述性统计分析
一、 序列窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去(第二种导入数 据的方式) 。 知识点 2:如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图,将直方图和正态 分布曲线叠加在一起,从而更直观地观察数据的分布特征。 (如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中) 知识点 3:如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析(本案例 的分类变量是该天是星期几) 知识点 5:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6:如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7:如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明:2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。 (第三种 导入数据的方式) 。 知识点 2:如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3:如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明:国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4:如何计算当前序列组的相关系数矩阵,协方差矩阵

主讲人:刘莎莎
案例数据说明:1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据,变量包括粮食产 量(单位:万吨)、农业化肥施用量(单位:万千克)、粮食播种面积(单位: 公顷)
附注:描述性统计量的计算公式
标准差(Std.Dev.)的计算公式是:
s=
2 ( y ? y ) ∑ t t =1
T
T ?1
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数。
偏度(Skewness)的计算公式是:
1 T yt ? y 3 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。对
称分布的偏度是零,比如正态分布。
峰度(Kurtosis)的计算公式是:
1 T yt ? y 4 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。
正态分布的峰度值是 3。

基于GARCH模型族的中国股市波动性预测

基于GARCH 模型族的中国股市波动性预测 2005级数量经济学专业 倪小平 摘要:本文采用上证综合指数和深证成份指数2000年1月4日—2006年12月27日的每日收盘价对数百分收益率为样本采用GARCH 模型对我国股市波动性进行实证分析。 关键词:GARCH 模型 波动性 预测 一、引 言 波动性是金融市场最为重要特性之一。金融市场在一些时间段内显得非常平静,而在另外一些时间段内剧烈波动。描述波动性的时变特性是非常重要,因为第一,资产风险是资产价格的重要决定因素,投资者要求更高的预期收益作为持有更高风险资产的补偿,因此回报方差的变化对于理解金融市场是非常重要的,事实上,波动性是证券组合理论、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT)及期权定价公式的核心变量。第二,它与市场的不确定性和风险直接相关,是体现金融市场质量和效率的最简洁和最有效的指标之一。另一方面波动性对企业的投资与财务杠杆决策、消费者的消费行为和模式、经济周期及相关宏观经济变量等都具有重要影响。因此,波动性的估计、预测和影响因素分析一直是金融经济学研究的持续热点。 Engle 于1982年开创性的提出ARCH 模型,Bollerslev 于1986年对其进行扩展,给出了GARCH 模型。如今GARCH 模型族已经成为度量金融市场波动性的强有力工具。 本文的结构如下:首先对所选用的四种GARCH 模型给予了简单的描述;第二部分实证分析,包括:数据的选取与基本统计分析、模型参数的估计以及对波动性的预测和模型的比较;最后是本文的总结。 二、模型概述 1、一般GARCH 模型 ARCH 模型的主要贡献在于发现了经济时间序列中比较明显的变化是可以预测的,并且说明了这种变化是来自某一特定类型的非线性依赖性,而不是方差的外生结构变化。GARCH 模型是ARCH 模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。 一般的GARCH 模型可以表示为 : 2011',t t t t t q p t i t i j t j i j y x v h h βεεααε θ--===+==++∑∑ 其中1var(|)t t t h ε?-=,1t ?-是时刻t-1及t-1之前的全部信息,其中, t v 独立同分布,且参数满足条件:这里t h 可以理解为过去所有残差的正加权平均,这与波动率的聚集效应相符合,即:大的变化后倾向于有更大的变化,小的变化后倾向于有小的变化。由于GARCH (p,q)模型是ARCH 模型的扩展,因此GARCH(p,q)同样具有ARCH(q)模型的特点。但GARCH 模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数,而且是滞后条件方差的线性函数。

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