上证综指对数收益率月度数据的特征分析
上证综指股票收益率波动特点分析
上证综指股票收益率波动特点分析以自回归条件异方差（ARCH）族模型为基础，结合上海证券市场的特点，试图拟合我国股票市场的波动特征，同时研究股票价格指数的波动规律和特点。
标签：上证综指；股票收益率波动；GARCH模型1 引言上世纪80年代，美国学者罗伯特·恩格尔和克莱夫·格兰杰提出了ARCH模型来描述证券市场波动性方差的时变性特征，此后不断发展深入，其相关拓展模型也相继推出，比如GARCH模型，TARCH模型等等。
这些模型在金融领域得到了广泛的应用。
中国股票市场仅仅20多年，从无到有，取得了巨大的成就。
特别是06年以来，股票市场规模不断扩大，上市公司质量也不断提高，沪深股市作为宏观经济晴雨表的作用越来越明显。
然而，我国证券市场毕竟处于发展初期，市场的波动性和风险要远远高于国外市场，特别是欧美等成熟市场。
因此，如何较为真实刻画和衡量股价波动成为广大学者研究的重点。
2 模型和数据2.1 模型介绍（1）ARCH模型。
美国学者罗伯特·恩格尔于1982年提出了ARCH模型，其具体形式如下yt=xtβ+ε（1）σ2t=α0+α1ε2t-1+α2ε2t-2+…+αqε2t-q（2）为保证条件方差σ2t＞0，要求α0＞0，αi＞0（i=1，2…，q）式1称之为均值方程，式2称之为条件方差方程。
基本的ARCH模型又衍生出许多变形，下面具体介绍GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型。
（2）GARCH模型。
罗伯特·恩格尔提出ARCH模型来描述误差的条件方差中可能存在的某种关联。
通过该模型，可以预测经济时间序列中基于某种非线性依赖的大变化。
GARCH模型的一般表示如下:yt=xtβ+ε（1）εt=ht·vt（2）h1=α0+α1ε2t-1+…+αt-1ε2t-q+β1ht-1+…+βpht-p=α0+qi=1αiε2t-1+pj=1βjh t-j（3）其中，p是GARCH项的最大滞后阶数，q是ARCH项的最大滞后阶数。
证券交易所的市场交易回报分析
证券交易所的市场交易回报分析一、引言证券交易所是一个金融市场，通过买卖股票、债券和其他金融工具来实现投资者之间的交易。
随着市场的发展，交易所成为了众多投资者追求盈利的地方。
市场交易回报是评估投资的关键指标之一，它能反映投资者在交易所交易中的盈亏情况。
本文将对证券交易所的市场交易回报进行详细分析。
二、交易所市场的回报计算方法为了准确评估市场交易的回报情况，投资者和研究人员采用了一些常用的计算方法，如收益率、夏普比率和信息比率。
1. 收益率收益率是最常用的衡量市场回报的指标之一。
它用来计算投资的盈利情况。
通常，收益率可分为简单收益率和对数收益率两种计算方法，简单收益率是指期间的实际收益与投资额度的比例，而对数收益率则是用对数差值表示投资回报的变化情况。
通过比较不同时间段的收益率，投资者可以了解投资的盈亏情况，并作出相应的投资决策。
2. 夏普比率夏普比率是用来计算投资组合超额回报的相对风险的指标。
它是将投资组合的超额回报与标准差进行比较，标准差反映了资产价格的波动情况。
夏普比率越高，说明投资组合在单位承担风险的情况下所获得的超额回报越多，是一个衡量投资绩效的重要指标。
3. 信息比率信息比率是用来衡量主动投资策略的有效性的指标。
它将投资组合的超额回报与主动风险进行比较，主动风险是指由基金经理主动选择投资策略所带来的风险。
信息比率越高，说明投资组合在承担相同的主动风险下所获得的超额回报越大，是评估主动投资策略的有效性的重要指标。
三、交易所市场回报分析案例为了更好地理解市场交易回报的分析过程，我们将以某证券交易所的实际数据为例进行分析。
根据收集的数据，我们计算了该证券交易所过去五年的收益率，并对其进行了图表展示。
通过图表，我们可以直观地观察到交易所市场的盈利情况，以及不同时间段的投资回报变化。
在对收益率进行分析之后，我们使用夏普比率和信息比率来评估市场交易的风险和回报情况。
通过计算夏普比率和信息比率，我们可以了解市场交易的绩效和策略的有效性。
ARCH模型族对上证综指收益波动的实证分析
本文选取 的数 据为上证综合指数每 日的收盘价 ， 时间 数据
起始于 ２ ０ ０ ５年 ７月 ２ １目中国汇率形成机制改革至 ２０ 年 １ ０９ ０ 月２ ０日。对上证综指取 自然 对数 ， 股票市场 的 日收益率用相邻 营业 曰上证综揩对数的一阶差分表示， ：Ｚ ｌ （ｓ） ｌ（ｓ 。 即 Ｉ ｎｐｚ 一ｎｐｚ ＂＝ Ｓ ）
息曲线 ， 认为资本市场 中的冲击常常 表现 出一种非对称效应 。
它允 许波动率对 市场 下跌 的反应比对 市场 上升 的反应更加迅
由表 ２ 可知 ： 在显著性 水平 为 ５ 和 １ ％ ％的条件下 ， 序列 ｌ ｔ ｎ ｖ 的Ａ ＤＦ检验值小 于相 应的临界值 ， 明序列 Ｉｐ 是非平稳 ； 说 ｎｔ 而
示， 序列 ｒｔ ｓ 有高峰后尾 的分布特征 （ ｚ 序列 呈现 偏态 、 峰度系数
大于 ３ ． ｒｕ － ｅ 检验显示 非正态性 ， 些初步表明 ， ）Ｊ ｑ ｅ Ｂ ｒ ａ ａ 这 收益 率 序列 ｒ ｓ 可能存在 Ａ ｚ ＲＣＨ或 Ｇ ＲＣＨ现象 。 Ａ
表 １ 收益 率 序 列 的 统 计特 征 Ｍ
（） ２ 单位根检验 。在进 行 Ａ ＲＣＨ或 Ｇ ＲＣＨ效应 检验之 Ａ
方差 的表现形式进行 了直接 的现行扩 展 ， 形成 了应 用更为广泛
前， 需要对收益 率序 列进行单位根 检验 ， 本文 采用 的方 法为扩 大的迪克 一 福勒检验 （ Ｄ 检验 ） Ａ Ｆ 。
表 ２ 对数 序 列和 收 益 率 序 列 的 单位 根 检 验 结果
上证指数基金收益率
上证指数基金收益率随着现代投资理念的逐渐普及，越来越多的投资者开始关注股票基金的收益率。
而上证指数基金作为较为重要的股票基金之一，其收益率自然成为了投资者关注的焦点。
那么，上证指数基金收益率到底是什么？为什么会受到投资者的关注呢？我们来逐一分析。
一、什么是上证指数基金收益率？上证指数基金收益率，顾名思义，是指上证指数基金在一定时间内所取得的投资收益率，通俗的说，就是这只基金投资者在一定时间内所获得的实际收益与投资本金的比值。
然而，由于上证指数基金的投资对象是上证指数成份股，因此，其收益率与上证指数的点数涨跌密切相关，而上证指数的涨跌又与市场整体趋势、政策变化、公司业绩等因素息息相关。
所以说，上证指数基金收益率还包括了市场趋势和大环境的影响。
二、上证指数基金收益率为什么受到关注？1、指数型基金的特点上证指数基金作为一种指数型基金，其收益率的波动相对较小，适合长期投资和稳健投资者。
另外，由于指数型基金的投资策略就是对标指数，因此基金管理人对基金的投资行为受到了一定程度的限制，保证了基金投资的透明度和公平性。
同时，指数型基金与主动型基金相比，管理费用相对较低，而且容易操作，投资门槛也较低，让更多的投资者可以参与到股票基金中来。
2、上证指数的代表性上证指数作为中国股市的风向标，是综合反映沪市A股整体走势的重要指标之一。
其所代表的意义不仅仅是市场趋势，更包括了政策走向、经济形势、公司业绩等多方面的因素，是影响国内经济发展、金融市场稳定与繁荣的重要指标。
所以说，投资者关注上证指数基金收益率，实际上也在一定程度上关注整个股市的变化。
3、投资回报率的渴望股票基金中文名中的“基金”，其实就是指这个资金存储的基础，是个人在股市中不想被单个标的物所限制而投资股票市场的统一名词。
股票基金的收益率就是投资者期望的回报率。
投资回报率越高，代表股票基金带来的收益也越多，投资者就能获得更多的回报。
故，关注基金收益率是投资者的一种理性追求。
股指期货市场与股票市场的相关性_基于Copula模型度量
PRICE :THEORY &PRACTICE２０１０年４月１６日，沪深３００股指期货正式推出，开创了我国股指期货市场的新纪元。
股指期货推出前，股指期货和股票市场之间的相互关系研究主要集中在理论方面。
涂志勇和郭明（２００８）预测股指期货在推出前短期内将抬高大盘，推出后则压低大盘。
股指期货推出后，学者对股指期货与现货之间的关系进行了一些实证研究。
华仁海和刘庆富（２０１０）对股指期货与现货市场间的价格发现能力进行了研究，结果表明股指期货价格和现货价格之间存在协整关系和双向价格引导关系。
和以往研究的对象不同，本文首先将对股指期货收益率和上证综指收益率之间的相关性进行研究，其次是对研究股指期货交易量变化率与股票市场交易量变化率之间的相关性进行研究。
研究股指期货与现货收益率之间的相关性有助于了解两市场间联动情况，监控市场的有效性，为管理者在制定金融市场相应法律法规时提供参考。
和以往研究的方法不同，本文将运用Ｃｏｐｕｌａ模型进行相关性的研究。
Ｃｏｐｕｌａ模型在研究金融时间序列之间的相关性方面具有很多优点：（１）Ｃｏｐｕｌａ模型导出的随机变量之间的相关性与传统的线性相关系数相比，具有严格单调增变换不变的特性；（２）Ｃｏｐｕｌａ模型不依赖于随机变量的边缘分布函数，与传统的多元变量联合分布相比，不受联合分布的限制；（３）Ｃｏｐｕｌａ模型可以进行变量之间的尾部相关性研究，分析两个变量同时发生极端情况的概率。
一、理论模型与实证研究（一）理论模型假设二元随机变量(X,Y)的联合分布函数是F(x,y)，边缘分布函数分别是F X (x)和F Y (y)。
根据Ｓｋｌａｒ定理，存在二元函数C(u,v)，使得（１）其中，C 被称为Ｃｏｐｕｌａ分布函数。
假设（X t ,Y t ）(t=1,…n)为二元随机变量的样本序列，似然函数为：（２）其中，α和β分别表示X 和Y 边缘分布函数或密度函数的参数，λ表示Ｃｏｐｕｌａ分布函数或密度函数的参数，θ(α,β,λ)′表示所有待估参数向量。
上海票据交易所收益率曲线
上海票据交易所收益率曲线上海票据交易所是中国国内领先的票据市场平台，其收益率曲线是市场参与者关注的重要指标之一。
收益率曲线反映了不同期限票据的预期收益率水平，也是市场利率变动的重要体现。
本文将从上海票据交易所收益率曲线的特点、影响因素、市场应用以及政策调控等方面进行分析。
首先，上海票据交易所收益率曲线的特点是呈现出一定的期限结构。
一般来说，短期票据的收益率会低于长期票据，形成收益率曲线的一般规律。
这种期限结构常常受到市场预期、货币政策、需求供给等多种因素的影响，呈现出不同的形态，如正斜率、负斜率、平坦曲线等。
其次，上海票据交易所收益率曲线受多种因素影响。
首先是货币政策的影响。
货币政策影响了市场的流动性和市场参与者对未来利率的预期，对收益率曲线的形态产生直接影响。
其次是宏观经济形势的影响。
经济增长、通货膨胀等宏观经济数据的变动都会影响市场对未来收益率的预期，进而影响收益率曲线的形态。
再次是需求供给关系的影响。
市场上的资金供给与资产需求之间的变化，也会影响市场上的收益率曲线。
最后是市场预期的影响。
各种市场参与者对未来的经济形势、货币政策等存在不同的预期，这些预期体现在收益率曲线上，推动着其变动。
第三，上海票据交易所收益率曲线在市场中有广泛的应用。
首先是投资者参考。
投资者常常通过收益率曲线来判断未来市场利率变动的方向和幅度，从而决策其投资组合的结构和持仓期限。
其次是金融机构的风险管理。
金融机构常常通过收益率曲线来定价市场风险，进行资产负债匹配和风险管理。
最后是政府部门的政策制定。
政府部门可以通过监测收益率曲线变化，了解市场对未来经济形势和货币政策的预期，从而制定相应的政策措施。
最后，政策调控对上海票据交易所收益率曲线有直接的影响。
货币政策的调控会直接影响市场的流动性和市场预期，进而影响收益率曲线的形态。
此外，宏观经济政策的调控也会影响市场对未来经济形势的预期，进而影响收益率曲线。
政策调控的重要目标之一就是要稳定市场利率，维护市场的稳定和流动性，从而影响收益率曲线的形态。
对数收益率
对数收益率对数收益率是一个用于衡量资产或投资收益的指标。
它是指以对数形式计算的收益率，它可以用于比较不同资产或投资之间的收益情况。
对数收益率的计算公式为：ln(R) = ln(V2/V1) = ln(V2) - ln(V1)其中，ln表示自然对数，R表示收益率，V1表示初始时的价值，V2表示结束时的价值。
通过将收益率进行对数转化，可以解决原始收益率存在的问题，例如收益率的非线性和计算的复杂性。
对数收益率的优点是能够提供更准确和可比较的收益率数据。
它可以将不同时间段的收益率转化为线性关系，并且对数函数的性质可以有效地抵消异常值的影响。
对数收益率也广泛应用于金融学领域，例如投资组合管理、资产定价等。
在金融领域中，对数收益率常用于分析股票、债券、基金等金融产品的收益情况。
通过计算这些资产的对数收益率，投资者可以比较它们的风险和回报，并做出合理的投资决策。
对数收益率的计算方法相对简单，只需要取对数并相减即可。
然而，在实际应用中，对数收益率的计算可能受限于数据的可用性和质量。
例如，如果某个资产的价格为0或负值，将无法计算对数收益率。
因此，在计算对数收益率时，需要注意数据的准确性和完整性。
此外，对数收益率还可用于计算波动率。
波动率是一种衡量资产价格波动性的指标，通常用标准差表示。
通过计算资产的对数收益率，并将其标准差乘以根号下时间的倒数，可以得到波动率的估计值。
总之，对数收益率是用于衡量资产或投资收益的一种指标，它能够提供更准确和可比较的收益率数据。
在金融领域中，对数收益率广泛应用于资产定价、投资组合管理等方面。
通过计算对数收益率，投资者可以比较不同资产之间的收益情况，并做出合理的投资决策。
上证对比指标
上证对比指标上证指数（Shanghai Composite Index）是中国上海证券交易所的综合股价指数，反映了上海证券市场股票价格的整体变动。
上证指数是一个重要的宏观经济指标，也是国际投资者关注的中国股市表现的一个重要参考。
通常来说，投资者和分析师会使用一系列对比指标来评估上证指数的表现和趋势。
以下是一些常见的上证指数对比指标：1.涨跌幅度：上证指数的涨跌幅度是最基本的对比指标之一。
投资者关注指数的日、周、月和年度涨跌情况，以了解市场的整体趋势。
2.市盈率（P/E比）：上证指数的市盈率是股票价格与公司盈利之间的比率。
它是评估股票相对估值的一个常用指标，高市盈率可能表示市场对未来盈利的高期望，低市盈率可能表示市场对未来盈利的较低期望。
3.市净率（P/B比）：市净率是股票价格与公司净资产之间的比率。
它提供了投资者关于股票相对净资产价值的信息。
4.股息收益率：股息收益率是公司派发的股息与股票价格之间的比率。
这是关注投资回报的一个重要指标。
5.成交量：上证指数的成交量指标反映了市场的活跃程度。
较高的成交量可能表示市场参与者对指数的关注程度较高。
6.相对强弱指数（RSI）：RSI是一个衡量市场超买或超卖情况的指标。
它的数值范围在0到100之间，通常超过70表示市场可能超买，低于30表示市场可能超卖。
7.移动平均线：投资者通常使用短期和长期的移动平均线来识别趋势的方向。
交叉和斜率的变化可能提供关于市场方向变化的信号。
这些指标提供了投资者和分析师对上证指数表现和趋势的不同角度的理解。
根据投资目标和风险偏好，投资者可能会关注其中的一些或多个指标。
我国股市收益率波动偏度和峰度的实证分析
我国股市收益率波动偏度和峰度的实证分析本文通过以我国股票市场的代表性指数—上证综指和深证成指长达20年的历史数据为样本，对指数收益率偏度和峰度进行实证分析，考察涨跌停板限制的影响，验证我国股票市场的“一月效应”，并对所得结果给予理论解释。
研究结论包括：涨跌停板限制实施后，股市收益率的偏度和峰度都显著降低，且偏度的方向改变；涨跌停板限制实施后，波动峰度逐步降低，负收益率的持续性更强；我国股市存在“一月效应”，一月份收益率降低了波动峰度，提高了波动偏度值，但并不改变波动偏向。
关键词：偏度峰度涨跌停板限制一月效应引言偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是用金融资产收益率的高阶矩（三阶和四阶）来刻画收益率分布的特性。
现有学术文献中，研究证券市场波动性的较多，但专门针对收益率分布偏度和峰度的很少。
Samuelson在1970年就发现，在最优风险决策函数中加入三阶或更高阶矩后，相比均值-方差效用函数，解决方案将得到完善，可见高阶矩在解决实际问题中的重要性早已为学者所关注。
王鹏等（2009）用自回归条件方差-偏度-峰度（GJRSK-M）模型研究我国股票市场的高阶矩波动特征，结论表明，我国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应，且该模型比现有其他高阶矩波动模型具有更强的预测能力。
Amado（1999）研究发现，股票市场和外汇市场日收益率的非正态分布特征，使得对对称性和偏度的检验变得毫无意义；在非正态分布假定下，大多数市场收益都具有对称性，即使在正态分布假定下也没有显著的非对称性；但某些市场的收益率在正超额收益和负超额收益的分布上存在差别。
然而，对偏度和峰度进行深入研究的方向之一，考察“一月效应”对二者的影响，至今却鲜有文献涉及。
“一月效应”是指股票收益率在一月要显著高于其他月份。
Aggarwal等（1989）通过研究日本股市1965-1984年的月数据，发现日本股市收益分布具有显著且持续的尖峰厚尾性，其程度随组合中股票数目的增加而递减；但收益率对正态分布的偏离几乎不受一月收益率和公司规模的影响。
上证综指收益率波动结构变点分析
长春工业大学 何大强、李士民、李冬
摘要 从以往资料或文献中，我们发现用传统的 GARCH 模型估计收益率序列通常表现 出波动具有长记忆性特征和较高的方差持续性， 这两个特点可能是由于方差结构变点 造成的。 本文采用 chow 检验对新浪财经网站下载的上证综指 1990 年 12 月 19 日至 2011 年 4 月 13 日的收益率序列进行了方差结构变点检测，结果发现存在结构变点。实证 检验结果证实了这些结构性变点与影响中国股市收益结构的国内外重大的经济和政 治事件相符合。针对这些结构变点，采用 GARCH 模型分段建模，发现国内有关股市 的重大经济事件对股市结构性变动的影响最大，其次是国际经济事件，最后是国内外 的重大政治性事件与其他事件。另外，在中国股市早期，股指的结构性变动很受公开 性的重大事件的影响。但到了后期，股市的结构性变动与重大的事件高度吻合，股市 的结构性波动基本上可以用公开性重大事件的发生来解释。同时，分段建模很好地刻 画了我国股票市场的发展过程，各阶段的 GARCH 模型表明股票市场波动逐渐减缓， 市场逐步成熟。
Heteroskedasticity ARCH)模型，Bollerslev 在 1986 年 ARCH 模型基础上提出了推广的自回
归条件异方差(GARCH)模型， GARCH 模型很好地刻画了多数金融时间序列的异方差性 和波动高持续性以及收益率服从高峰厚尾分布等特性， 成为经济计量中研究波动性的 重要工具。在接下来的接近三十年时间里，很多的研究者为了更加准确地描述金融时 间序列的波动特性， 不断地改进 ARCH/GARCH 模型的参数与结构， 因此 ARCH/GARCH 模型的形式和应用成果不断涌现， 逐渐发展形成了 GARCH 模型族， 所以 GARCH 模型 成为现代计量经济学研究的一个十分重要的领域。 随着 GARCH 模型的不断发展和对金融序列波动性的研究的逐渐深入，发现传统 的 GARCH 模型对金融时间序列的波动持续性的描述存在着一定的局限性，从传统
全年各月市场节点分析
全年各月市场节点分析引言概述：市场节点是指在一年中具有特殊意义和影响力的时间点，对于投资者和交易者来说，了解市场节点的特征和规律是制定投资策略和决策的重要依据。
本文将从五个方面对全年各月市场节点进行分析，包括季节性特征、经济数据发布、政策变动、行业季节性、节假日效应等。
正文内容：1. 季节性特征1.1 春季：一般是股市的行情高峰期，由于春季是企业年报披露的时间，投资者对公司业绩的关注度较高，市场交易活跃度增加。
1.2 夏季：夏季是市场相对平淡的时期，投资者普遍偏向于休整和观望，交易量相对较低，市场波动性较小。
1.3 秋季：秋季是市场的转折期，一般伴随着政策调整和经济数据的发布，投资者对市场走势的预期较高，交易活跃度增加。
1.4 冬季：冬季是市场的低迷期，投资者情绪普遍较为谨慎，交易量相对较低，市场波动性较小。
2. 经济数据发布2.1 GDP数据发布：GDP是衡量一个国家经济增长的重要指标，GDP数据公布后，市场通常会出现较大的波动，投资者会根据GDP数据的好坏调整投资策略。
2.2 就业数据发布：就业数据是反映一个国家就业状况的重要指标，就业数据公布后，市场对经济增长和货币政策的预期会发生变化，从而影响股市和外汇市场的走势。
2.3 CPI数据发布：CPI是衡量物价水平的重要指标，CPI数据公布后，市场会对通胀预期进行调整，从而影响股市、债市和外汇市场的走势。
3. 政策变动3.1 货币政策调整：央行的货币政策调整对市场有重要影响，一般来说，货币政策收紧会导致市场下跌，货币政策宽松则会刺激市场上涨。
3.2 财政政策调整：财政政策的调整对不同行业和公司的影响程度不同，一般来说，财政政策的扩张会对基建、房地产等行业产生积极影响，而对消费品行业的影响相对较小。
4. 行业季节性4.1 农业行业：农业行业的季节性特征较为明显，如农产品的种植、收割和销售季节会对农产品价格和相关公司的业绩产生影响。
4.2 旅游行业：旅游行业的旺季和淡季对相关公司的业绩有较大影响，如暑假和春节期间是旅游行业的旺季，而寒假和秋季是淡季。
收益率和对数收益率
收益率是指某项资产或投资项目在一定时间内所产生的经济效益与投入成本之比，是评估投资风险和收益的重要指标之一。
而对数收益率是一种对收益率进行数学转换的方式，常用于金融领域中的风险分析和时间序列分析。
收益率可以分为绝对收益率和相对收益率。
绝对收益率是指某项资产或投资项目在特定时期内的实际收益和投资的初始成本之比。
相对收益率是指某项资产或投资项目的收益相对于某个基准（如市场平均收益）的增长率。
收益率的计算方法可以分为简单收益率和复合收益率。
简单收益率是指在某个时间段内资产价格或投资回报率的变化百分比。
它可以通过资产或投资的结束价与起始价之间的比较来计算。
复合收益率则是将多个简单收益率通过复利进行计算得到的总收益率。
对数收益率是对收益率进行对数转换后的值。
对数收益率的计算方法是通过求取资产或投资项目的对数差值来表示收益率的相对变化程度。
对数收益率是以对数变换后的数值进行计算，可以减小极端值对计算结果的影响。
对数收益率的优点是可以消除百分比收益率的非线性特征，使其更接近正态分布。
这种数学转换可以使得收益率的波动更加稳定，方便进行统计分析和风险评估。
对数收益率还可以方便地进行资产或投资项目的加减运算，有助于构建投资组合和进行资产定价等金融分析工作。
对数收益率常用于金融领域的风险分析和时间序列分析。
在风险分析中，对数收益率可以通过计算历史收益率的标准差来衡量资产或投资项目的风险水平。
标准差是对数收益率的一种度量单位，表示收益率的波动性大小。
在时间序列分析中，对数收益率可以用于构建预测模型和分析趋势，对金融市场的波动和变化进行预测和分析。
总之，收益率和对数收益率是衡量投资效果和风险的重要指标。
收益率可以直接反映资产或投资项目的盈利能力，而对数收益率通过数学转换可以减小收益率的变动幅度，更加符合统计分析和风险评估的需求。
在实际应用中，根据具体情况选择合适的收益率计算方法和分析工具，对于投资者和金融分析师都具有重要的参考价值。
上海股票市场分形特征的实证分析
价格行为 》中提 出来 的。该假说认为 ，如果证券市 场 在 价格 形 成 中充 分 而 准 确 地 反 映 了 全部 相关 信
息 ，则 市场 被 认 为 是 有 效 的 。Ｅ ＭＨ理 论发 展 至今
已经成为现代金融经济学的支柱理论之一。现有的 很多理论模型都是 以有效市场理论为前提 ， 在市场
ｋ
本 的偏 度 显著 大 于 ０ 即呈现 右 偏 态 势 ，且 其 峰度 ，
远远大于３ Ｂ ，Ｊ 统计 量 在 ５ ％和 １ ％的 显 著 性水 平 上
时 间序列 记为 ｒ 日）ｒ（ ＝ （ｆ一 ａ ＝ 一 （ｌ， ）ａ ｘ）ｋ ｌ ， 【 （’ ｉ １ ２ Ｎ。
ｉ ＝ ｌ
一
、
引言
有效 市场 假说 （ ｆｃｅｔ ｒｅＨｙｏｈｓ— — Ｅｆｉ ｋｔ ｐｆｅｉ ｉ ｎ Ｍａ ｓ Ｅ ＭＨ） 是 １６ ９ ５年 由 芝 加 哥 大 学 的 尤 金 ．． Ｆ 法 （ｕｅｅ ．ａ ａ Ｅ ｇｎ Ｆｍ ）教授 在 他 的博 士论 文 《 票 市 场 Ｆ 股
沪市存在着一个１３ ９天的周期 。 国外 学 者 的研 究 表 明 ，相 对 于发 达 的股 票 市
还 不是一 个有效 市场，而是 一个建立在非正 态分布基础 上的分形市场 ，具有状 态持 久性和长期记忆性 ，其
收益序列是一个服从 有偏 随机游走过程 ，且具有周期 性和趋势增强特征 ，其循 环周期 大约为３３￣ ５ Ｓ． 。
【 键 词】 关 分形市场 ； ／分析 法；Ｈ ｒ指数 ＲＳ ｕｔ Ｓ 【 作者简介 】 李晨云 ，内蒙古财 经学院硕士研 究生，研究方向 ： 险管理。 风
ｒ Ａ １
ＲＳ ｌ ａ ｌ Ｎ ∑ＲＳ／ ／＝ ／ Ａ
Ｌ ＝ １ ａ
股票市场收益率分析论文
股票市场收益率分析论文摘要：在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天，股票市场的波动也日益加剧，风险明显增大，资产收益率的分布形态也更加复杂化。
对上证综指对数收益率序列进行实证研究，依据严密的统计分析方法建立了GARCH-t(1,1)模型。
最后，通过相应的模型检验方法验证了GARCH-t(1,1)模型能够很好的刻画上证综指对数收益率序列的统计特征。
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：1996.12.16-2007.05.18，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-BoxQ 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。
上证指数基金收益率
上证指数基金收益率一、引言上证指数基金是一种投资工具，通过购买上证指数成分股来实现投资回报。
收益率是衡量基金绩效的重要指标，本文将探讨上证指数基金的收益率及其影响因素。
二、上证指数基金收益率的计算方法上证指数基金的收益率可以通过以下公式计算：收益率 = （基金单位净值增长额 + 分红收益）/ 初始单位净值其中，基金单位净值增长额是基金净值的差额，分红收益是基金分红所得。
三、上证指数基金收益率的影响因素上证指数基金的收益率受多种因素的影响，包括市场行情、基金管理能力和投资策略等。
1. 市场行情市场行情是影响上证指数基金收益率的主要因素之一。
当市场行情好时，股票价格上涨，基金的净值也会增加，从而提高收益率。
相反，当市场行情不佳时，基金的净值会下跌，收益率也会受到影响。
2. 基金管理能力基金管理能力是决定基金收益率的关键因素之一。
优秀的基金经理具备良好的投资决策能力和风险控制能力，能够通过精确的市场预测和优秀的股票选择获得较高的收益率。
因此，基金管理能力直接影响基金的收益水平。
3. 投资策略不同的上证指数基金有不同的投资策略，这也会对基金收益率产生影响。
例如，一些基金采取主动管理策略，通过积极买卖股票来获取更高的收益率。
而另一些基金采取被动管理策略，通过追踪上证指数来实现收益。
不同的投资策略可能会带来不同的收益效果。
四、如何选择上证指数基金选择合适的上证指数基金对于投资者来说非常重要。
以下是选择上证指数基金时应考虑的几个因素：1. 基金公司信誉投资者应选择具有良好信誉的基金公司，以确保其资金得到妥善管理并获得稳定的收益。
2. 基金管理费用基金管理费用是投资者需要支付的费用之一，选择低费率的基金可以提高收益率。
3. 基金规模较大规模的基金通常具有更好的流动性和更低的成本，因此投资者可以考虑选择规模较大的上证指数基金。
4. 基金历史表现投资者可以参考基金的历史表现，包括过去几年的收益率和风险指标，以评估基金的绩效。
月度行情总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本月行情回顾本月市场行情整体呈现波动加剧、结构分化明显的态势。
在宏观经济、政策调控、行业发展趋势等多重因素影响下，各类资产价格波动明显，市场风险偏好有所变化。
报告目的本次报告旨在全面分析本月市场行情，总结市场特点，评估投资机会与风险，为投资者提供决策参考。
二、宏观经济分析1. 宏观经济数据（1）国内经济数据本月我国GDP同比增长6.8%，工业增加值同比增长6.3%，固定资产投资同比增长7.2%，社会消费品零售总额同比增长8.6%。
整体来看，我国经济运行保持稳定增长态势。
（2）国际经济数据本月全球经济整体表现不佳，美国、欧元区、日本等主要经济体经济增速均有所放缓。
其中，美国GDP同比增长2.9%，欧元区GDP同比增长1.6%，日本GDP同比增长1.2%。
2. 政策调控（1）国内政策本月我国政府持续加大逆周期调节力度，推出一系列稳增长、调结构、惠民生政策。
如加大基础设施建设投资、降低企业税负、优化金融支持等。
（2）国际政策本月美联储加息25个基点，符合市场预期。
欧洲央行维持利率不变，但表示未来可能加息。
日本央行维持利率不变，但表示将扩大量化宽松规模。
三、行业分析本月采掘业行情波动较大，主要受国际原油价格波动影响。
尽管我国政府加大对新能源、环保等领域的支持力度，但传统采掘业仍面临较大压力。
2. 制造业本月制造业行情整体稳定，部分行业如家电、汽车等表现较好。
其中，家电行业受益于消费升级，汽车行业则受益于新能源汽车发展。
3. 服务业本月服务业行情整体表现良好，其中互联网、金融、教育等行业表现突出。
随着我国经济转型升级，服务业在国民经济中的地位不断提升。
4. 房地产行业本月房地产行业行情波动较大，主要受政策调控影响。
政府对房地产市场的调控政策持续收紧，房价涨幅明显放缓。
四、投资机会与风险1. 投资机会（1）新兴产业：新能源汽车、5G、人工智能等新兴产业具有较高成长性，值得投资者关注。
（2）消费升级：随着居民收入水平提高，消费升级趋势明显，相关行业如家电、教育、医疗等值得关注。
金融统计学大作业论文 浙江万里学院
成立日期
1994-03-31
上市日期
1993-11-19
发行市盈率(倍)
0
网上发行日期
1993-10-12
发行方式
公开拍卖
每股面值(元)
1.00
发行量(股)
5000万
每股发行价(元)
7.38
发行费用(元)
0
发行总市值(元)
3.69亿
募集资金净额(元)
3.69亿
首日开盘价(元)
12.00
首日收盘价(元)
方法：
Excel中用STDEV函数来求标准差
操作如图4：
图4
4.离散系数
理论：
离散系数也称为标志变动系数。各种标志变动度指标都可以计算离散系数，来反应总体个单位标志值得相对离散程度。
方法：Excel中用标准差和均值直接就能计算出离散系数
操作如图5：
图5
补充：以上的操作过程的截图以青岛海尔股票的日收益率为例。
四、利用相关系数的统计方法，分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对数之间的相关关系，再分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅度以及日成交量的对数之间的相关关系，并分析各年是否有较大的差异；
理论：
方法：
Excel中用ln函数求得日成交量的对数，再用correl函数求得相关系数。
操作如图12：
图12
理论：
方法：excel中用correl函数计算相关系数
操作如图6：
图6
结果：
表年的相关系数
年份
相关系数
2009
0.
2010
0.
2011
0.
2012
0.
2013
0.
模型法与挖掘法在时间序列分析中的效率比较——以上证综指月度数据为例
析认为“ 场行 为包 容消化 了一切” 市 。因此 ， 图 它试 以一种“ 透过 现象看本质 ” 的思路来研究 市场特征 ，
即从历史数据 出发 ， 通过 各种 技术 分析 手段 ， 图 如
表、 统计等来发 现事 物 的内在 规律 ， 反映 事物 的本 质特征并预测 其未来 趋势 。 自然 科学 中的很 多规 律、 定律等普遍都是在这样的科学思 维模式下被 发 现 的。通过对时间序列 的分析 ， 以发 现一些 规律 可 和特征 ， 而为科 学决 策提供重要信息的 。 从
８） ｆ
式中：
ｖｓ ＜ｃ
ＧＵＡＮ ＬＩ６ＯＮＧ ＣＨＥＮＧ ｓＨ
（ １一Ｂ ） （ Ｂ）＝１一中１ Ｂ… ・ 一中。 为 平 稳 可 逆 Ｂ，
＝
与 聚类 问题 。（ ） ５ 规则 的筛选 或 约 简 问题 。 上述 几个 问题 至今 还 未 有统 一 的处 理 方 法 ， 必须 根 据 所研 究 的数据 特征选 用合 适 的方法 。 挖 掘法 具有 能发 现反 映 系统 局 部特征 和 规律
时 间序 列分析 的必要 性
众所周知 ， 对证券市场 的研究分析方 法可分 为 两类 ， 即基础 分析 和技术 分析。基础分析 基于 因果 关 系论 的观点 ， 通过对影 响市场 变动 的各 种因素 的
考察来研究 市场变 量的行 为特征 、 发现其 内在规律 和预测 其未 来 变 化 ， 因而 具 有很 强 的逻 辑性 。然
Ａ Ｉ Ａ（ ， ， ） 型 ： ＲＭ Ｐ ｄｑ 模
．
（ ） 。， ｐ Ｂ） ， Ｂ Ｘ ＝‘ （ ８
？ Ｉ
Ｅ（ 。 ０ Ｖ ｒ ８）： ８）＝ ， ａ（ ．
， ，
８
，（。 ） ０ｓ Ｅ ８ｓ ＝ ，≠ｔ
基金 对数收益率
基金对数收益率
基金对数收益率，简称对数收益率，是指一种基金收益的计算方法。
它是基金的每日或每月收益率取对数后的结果，通常以百分比表示。
与普通收益率相比，对数收益率有以下几个特点：
1. 稳定性更强：对数收益率可以将基金收益变化进行平滑处理，避免了普通收益率波动带来的噪音。
2. 可比性更好：不同时间段的对数收益率可以直接相加，得出累计对数收益率，这种计算方法可以更好地比较基金的长期表现。
3. 更适合回归分析：对数收益率满足均值回归假设，可以直接应用多元回归分析等统计学方法。
对数收益率的计算方法比较简单，下面以日度对数收益率为例：
1. 设基金净值为P1和P2，两者之间的日收益率为R1。
则取对数后得到：
log(P2/P1) = log(1+R1)
2. 将对数收益率转换成百分比：
对数收益率 = (P2/P1 - 1) * 100%
对数收益率与普通收益率一样，也是反映基金表现的重要指标。
但需要注意的是，对数收益率适用于长期投资者，对于短期的交易者来说，普通收益率更为直观，能够更好地反映出价格波动情况。
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上证综指对数收益率月度数据的特征分析（）1991.1-2014.9目录数据处理：收益率对数化 1.数据导入：2.对数收益率特征分析 3.（）简单描述性统计1（）平稳性检验2（）自相关性分析3（）损益的不对称性4（）分布的尖峰厚尾分析5（）波动聚集效应检验6对数收益率可预测性分析 4.（）短期1（）中期2（）长期3一、数据处理Lnrt=ln(1+rt*)其中为普通收益率rt*二、数据导入File—new—workfileDated-regular frequency; monthlyObject—new object—group—g1三、对数收益率特征分析（）简单描述性统计 1 table or stats&—histogram stats statisticslnrt窗口--view—descriptive&tests80LNRT Series:702014M091991M01Sample285Observations600.010218Mean50 0.006760Median 1.019664Maximum40-0.373282Minimum0.130937Dev.Std.302.438914Skewness21.00333Kurtosis204131.466Jarque-Bera100.000000Probability01.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4．0.01021Mean0.00676Median1.01966Maximum-0.37328Minimum0.13093StdDev.2.43891Skewness21.0033Kurtosis4131.46Jarque-Bera0.00000Probability 2.91221Sum4.86901DevSuSq.28Observations gragh--line作图：view—LNRT1.21.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4140002109804089294069612）平稳性检验（ADF-test 2nonelevel—View—unit root test—root unit LNRT Hypothesis:has aNull None Exogenous:maxlag=15)on SIC,basedLength:Lag0 (Automatic-Prob.*t-Statistic-17.52336statisticDickey-Fuller0.0000testAugmented levelTest1%-2.573130criticalvalues:level5%-1.941945level-1.61595310%p-values*MacKinnoone-side(1996EquatioTesAugmenteDickey-FullerD(LNRTVariableDependentSquareLeasMethod01:3TimeDate09/29/12014M01991M0Sampl(adjusted)adjustmentafteobservations28Include Errot-StatistiVariablCoefficienStdProb.0.05941-1.04108-17.52330.000LNRT(-1)va0.00013MeaR-squaredependen0.520394va0.18981dependen0.52039S.DAdjusteR-squaredcriterioinfregressioAkaik0.13145S.Eo-1.216828criteriosquareresi4.89016-1.20398SchwarSumcriter-1.21167Lolikeliho o173.789Hannan-Quinn1.99262Durbin-Watsostat）自相关性分析：（ACF&PACF336—level—correlogram—View（）损益不对称4作出分布图：view—gragh—distribution偏度：见（） 1 LNRT80706050yc n40eu qe30rF20100 1.2-0.20.00.8-0.40.20.41.00.6（）尖峰厚尾5见分布特征、偏度、峰度、及检验结果J-B（）波动率聚集6Genr vt=lnrt^2检验序列的自相关：ACF vt相关系数检验VT 1.21.00.80.60.40.20.0149206949610980800120204相关系数VT3VTVT2VT1 1.0000000.064741VT0.0498720.0542980.0647410.049843VT11.0000000.0646720.0498720.064714VT21.0000000.0646720.054298VT31.0000000.0647140.049843．收益率可预测性分析短期：、、、4132 ar(4)ar(3)ar(2)ls lnrt c ar(1)是一样的lnrt(-4)lnrt(-3)lnrt c lnrt(-1)与lslnrt(-2)LNRDependenVariable:SquareLeasMethod:01:5Date09/29/1Time2014M01991M0Sampl(adjusted):adjustmentobservations28afteIncludeiterationConvergencachieveafter ProbErroStdt-StatistiCoefficienVariable0.1720.010181.369380.0074370.427AR(1-0.047300.05949-0.795159vadependenR-square0.00223Mea0.01019 vadependen0.13116-0.00130S.DAdjusteR-squarecriterioAkaik0.13125S.Eo-1.21637regressioinf criterio-1.19067SusquareresiSchwar4.858053criterLolikelihoo-1.20607Hannan-Quin174.7252stat1.992328F-statistic0.632278Durbin-Watson 0.427190Prob(F-statistic)-.05Inverted AR Roots、、中期：12 96ar(12)ar(6)ar(9)ls lnrtcLNRTDependent Variable:Squares Method:Least01:57Time:Date:09/29/142014M091992M01(adjusted):Sampleadjustments observations:Included273after iterations3afterConvergence achievedProb.t-StatisticVariableErrorCoefficientStd.0.43250.0071490.0090960.786024C0.90350.121401AR(6)0.0587900.0071370.00050.0586040.205336AR(9)3.503772．0.221-0.07169-1.22435AR(120.0585590.00762vaMeadependenR-square0.048799LN DependentVariable0.13155dependenAdjusteR-squareva0.03819S.D R-1.24311criteriooregressioAkaik0.12902infS.E. SquaresLeast Method:-1.19023criterioresi4.47798SchwarSusquare09/29/14Date-1.22188173.685likelihoocriterHannan-QuinLog Time2.08214Durbin-WatsoF-statisti4.60011stat02:020.00370Prob(F-statistic.64+.58.74-.08A.64-.58Root.74+.08Inverte-.30+.68.18+.85-.30-.68.18-.85-.43+.60-.83-.27-.43 -.60-.83+.27LNRVariableDependenSquareMethodLeas02:0TimeDate09/29/12014M0(adjusted)1991M1SampladjustmentafteIncludeobservations27iterationConvergencachieveafteProbVariablErr oCoefficient-StatistiStd0.35430.0097650.0090600.927877C0.00063.4627680.203065AR(9)0.058642 vardependent0.0419270.009287MeanR-squaredvar0.1318340.038430S.D.AdjustedR-squared dependent criterion0.129276S.E.of-1.246511regressionAkaike info criterion-1.220276squaredSchwarz4.579180resid Sum criter.174.0185 Loglikelihood-1.235983Hannan-Quinnstat11.990762.055078F-statisticDurbin-Watson0.000620Prob(F-statistic).15+.82iAR.64-.54i.84Roots Inverted.64+.54i -.79+.29i.15-.82i-.42+.73i-.42-.73i-.79-.29i2014M09(adjusted):1992M01Sampleadjustments273afterIncluded observations:iterations after3Convergence achievedProb.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticC0.50540.0098720.0065840.666927AR(1)-0.031776-0.5141170.0618060.6076AR(2)0.0610520.0180190.2951320.7681AR(3)0.0321530.0606200.5304010.5963AR(4)0.0834-0.1039040.059784-1.737983AR(5)0.059923-0.899022-0.0538730.3695AR(6)0.73750.3355750.0198530.059160AR(7)2.8078070.0589430.1655010.0054AR(8)-0.0002600.9965-0.0043470.059754AR(9)2.8045600.0594190.1666450.0054AR(10)0.0601560.1967-0.077865-1.294386AR(11)2.1491080.1296240.0603150.0325AR(12)-0.772824-0.0470200.44030.060841var Mean0.007626R-squared0.105523dependent var S.D.Adjusted R-squared0.1315590.064240dependent criterion Akaikeregression0.127263infoofS.E.-1.238670criterion4.210943-1.066790SchwarzresidSum squaredcriter.Hannan-Quinn182.0785Log-1.169674likelihood stat2.007225Durbin-Watson2.556064F-statistic 0.003269Prob(F-statistic)RootsAR Inverted.85.63+.57i.63-.57i.37-.14+.79i.27-.66i.27+.66i-.14-.79i-.87+.30i-.51-.68i-.51+.68i-.87-.30i长期：、、、64 244836ar(64)ar(36)ar(48)ar(24)lnrt c lsLNRTVariable:DependentSquaresMethod:Least01:59Time:Date:09/29/142014M09Sample(adjusted):1996M05adjustments221after Included observations:iterations3achievedConvergence afterProb.Variablet-Statistic CoefficientStd.Error0.1970.006271.293040.004850.0830.05118AR(24-0.08890-1.7370340.0501.96464AR(360.094900.048300.0760.037 90AR(48-1.78217-0.067550.374-0.89080-0.03291AR(640.03695vadependen0.005590.04883R-squareMeavadepend en0.03122AdjusteR-squareS.D0.08004criterioinfoS.E-2.22184regressio0.07878AkaikcriterioresiSusquare-2.14496Schwar1.34070criterHannan-Quin-2.19079Lolikelihoo250.513sta2.772471.84493Durbin-WatsoF-statisti0.02813Prob(F-statistic.94-.16.95+.05A.94+.16Root.95-.05Inverte.90-.21.90+.21.91+.33.91-.33.81-.49.86+.41.86-.41.81+.49.72+.63.75+.56.72-.63.75-.56.56-.75.56+.75.63+.72.63-.72.41-.86.49+.81.41+.86.49-.81.21-.90.33+.91.21+.90.33-.91.05+.95.05-.95.16+.94.16-.94-.16+.94-.16-.94-.05+.95-.05-.95-.33+.91-.21-.90-.21+.90-.33-.91-.49-.81-.49+.81-.41+.86-.41-.86-.63-.72-.56-.75-.63+.72-.56+.75-.75-.56-.72-.63-. 75+.56-.72+.63-.86-.41-.81-.49-.86+.41-.81+.49-.91+.33-.90-.21-.91-.33-.90+.21-.95-.05-.94+.16-.95+.05-.94-.16。