股票价格波动的塑性性质及模型探讨

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总结关于各种股价塑性模型的研究结果

总结关于各种股价塑性模型的研究结果，仿照一般的理究的模式.我们给出股价塑性模型的三个基本假设。

三个假设续件如下: 假设一:我们用某种股票的平均价格如3日均价或20日价来代替股票的均衡价格，该均衡价格是某种时间意义下的均德格。

股价塑性模型中的参数的大小取决于均衡价格的确定方法假设二:对于不同的股票或同一只股票的不同时间段。

实际参与交易的流通股而言，三个股价塑性模型中的股价塑性是数a是常数值.当然，三个不同的模型取三个不同的常数值。

假设三:对于不同的股票或同一只股票的不同时间段，股心塑性模型的一阶自回归模型中的回归参数7是常数值。

当然，二个不同的模型取二个不同的常数值。

在第I章中我们只能说可以通过了解股票的均衡价格的特和来了解股票的均衡价格。

股票的均衡价格应具有以下三个特征(劝股票价格围绕其均衡价格波动，而由于塑性的存在，均衡价禅随股价波动也在进行调整。

(z))均衡价格是大多数投资者普遍口可的心理价格。

(3)当股票交易量萎缩且进行了较长时期的窄帷盘整之后，股价近似等于均衡价格。

但在股票价格处在上涨或下攀的过程中如何确定每一时刻的均衡价格是不容易的，为了应用研究的方便我们用某种股票的平均价格如10日均价或20日均价来代替股票的均猫价格。

毓石二落众汉二菜格。

这也是一种不得已而为之的方法。

这是对假设一的解释。

当然，如果我们坚信任何时刻存在唯一的股票均衡价格，那么我们现在的作法是有问题的。

因为我们无法解释用非常不同的股票平均价格(比如10日平均价格或30日平均价格)都可以代表股票的均衡假设二是一个理论假设，其原理是股价里往指致衡价格的变动幅度，与时间无关，与它是哪一只股票无关，而股价塑性指数是由成交量、股价与其均衡价格的偏离量、股票的均衡价格和流通股数量决定。

假设三是通过对大量计算结果的总结得出的一个统计规律，它反映了股票均衡价格的保持平稳变化趋势的性质，是一种“惯性”特性的表现。

从计量经济学模型方面来说，假设三认为股票均衡价格变动的一个相对固定的比例部分是由上一期的股票均衡价格的变动来解释的。

股票价格波动的预测模型建立及应用

股票价格波动的预测模型建立及应用一、股票价格波动模型概述随着股票市场的日渐成熟，人们对于股票市场的预测越来越感兴趣。

股票价格预测是对市场方向的判断，为股民提供更为可靠的投资建议，也为经济学领域的研究提供了极为重要的数据。

对于股票价格波动的预测，一般采用模型来分析市场的走向。

股票价格波动的预测模型主要包括统计模型、技术分析模型和基本分析模型。

二、统计模型1. 常见的统计模型统计模型是股票市场分析最常用的方法之一，常见的统计模型有时间序列模型、协整模型、截面回归模型、贝叶斯模型等。

时间序列模型是指把时间作为变量的统计模型，其基本假设是序列的未来值与过去的值有关，可以通过历史数据进行预测。

协整模型是指分析多个时间序列之间的协整关系，从而预测股票市场走向。

截面回归模型则是以不同时间股票的收益率为因变量，以各种不同的市场因素，例如市场波动、利率和汇率等为自变量，通过拟合模型，来分析股票市场的走向以及因素对股票收益率的影响。

贝叶斯模型是一种基于条件概率的统计模型，其主要思路是利用历史数据和先验知识，来预测未来市场的走向。

2. 统计模型优缺点统计模型具有较高的准确度，可以通过历史数据来进行预测，并且相较于其他两种模型更加科学和客观。

但是，统计模型通常只适用于短期预测，而不能很好的适用于长期预测。

此外，统计模型不可避免的存在着一定的风险，例如过度拟合、数据异常等问题。

三、技术分析模型1. 常见的技术分析模型技术分析模型主要是以图表模式分析交易量、价格和时间等因素之间的关系，目的是发现股票的周期性和趋势性。

常见的技术分析模型包括移动平均线法、趋势线法、相对强弱指数法、随机震荡指标法、MACD指标法等。

移动平均线法的基本思想是利用若干个时间段内的股价平均值，来判断股票价格波动趋势。

趋势线法是指根据图表分析，利用自然点与曲线联系，来进行股票价格波动的预测。

相对强弱指数法是一种技术分析用于比较任意时间内股票价格变动的股票指标，用于判断股票市场中的买入和卖出点，以及市场强度。

股票价格波动的塑性性质及模型探讨

Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｉａｅ；ｐｒｃ — ｏｕｅａｉｎ；Ｅｃｎｍｅｒｃ；ｓｏｋｐｉｅｐａｔｃｔｄｌｄｆｎｎｃｉｅｖｌｍｅｒｌｔｏｏｏｔｉｓｔｃｒｃｌｓｉｉｙｍｏｅ
０引言
股票的量价理论不仅是股票技术分析中的重要理论，是当今学术研究的热点问题。虽然在资产定也价理论研究或者证券市场实证研究初期，交易量并没有受到应有的重视，是在二十世纪五十年以后，但由于资本市场的发展和有关交易数据的积累，Ｏｂｒｅ于１５自ｓｏｎ９９年发表｛ｒｗｎａｔｎｉｈｔｃｒＢｏｉｍｏｉｔｅｓｋｍａ— ｎｏｎｏｋｔ［开始，内外学者开始对股票的量价关系进行大量的研究，ｅ）１Ｊ国至今已成为微观金融领域研究的热点问
ＺＨＡＩＡｉｍｅ，ＷＡＮＧｅｆｎ２ＨＥａｑｎ２ — ｉＸｕ —ｅｇＨｕ．ｉｇ
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中国股票市场价格波动的模型分析

１０年来，中国股票市场经历过风风雨雨，也曾出现过不少丽难和问题。“十年的历史充满挑战、挫折和艰苦的探索，赝取彳导的巨大进展在世界上是很少见的”，这是现任中国证监会主席躅小Ｊ｛｛的评价。经过市场各方人士的积极参与、探索和呵护，终于取得了以发展为主，在发展中使这一市场逐步兢范的共识。中图股枣从建立、形成到发展的十年ｃｐ，一个显著的特征是波动性大。纵观邀界各国般票市场的发展史，波动是与股票市场运作形影捆随的必然现象。研究表明，波动是由股票的本性决定的，波动楚股市的本质特性和运行的基础。中国股市波动是伴随着股份经济的必然现象，无论是对管理层，还是投资者，关键的问题不在于股市是否波动，两在于如何认识艘市波动的特经和规律，以便充分地利用股票市场为社会主义市场经济腋务和为投资者获得一定的收益。本论文研究的目标正是为了揭示中国股市波动的特征和舰律。
ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇａｍｏｄｅｌｏｆ“ｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｉｍｐａｃｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｉｇｎａｌ．＂
Ｃｈａｐｔｅｒ５ｃｏｍｐａｒｅｓＭａｒｋｏｗｉｔｚｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ，ｅｘｐｌｏｒｅｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｒｎａｓｓｅｔｐｏｒｔｆｏｌｉｏｔｈｅｏｒｙｉｎｏｕｒｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ．Ｃｈａｐｔｅｒ６ｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅ
ＯｎｔｈｅｏｎｅｈａｎｄｔｈｉｓｐａｐｅｒｒａｉｓｅｓｃＨｎｅｒｅｌｅｖａｎｔｐｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎｏｎｐｏｌｉｃｙｆｏｒ
ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈｅｒｈａｎｄｉｔｏｆｆｅｒｓａｌｏｔｏｆｖａｌｕａｂｌｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎ
ｆｏｒｉｎｖｅｓｔｏｒｓ．

股票价格波动的研究

股票价格波动的研究I、问题重述股票市场已经成为中国市场经济体系重要组成部分，股票市场能否健康发展是中国经济稳定发展的重要基础。

股票市场在资源配置、信息传导等方面一直发挥着其独特的作用，具有重要的研究意义。

人们对股票市场进行了深入的研究，认为，股票的价格是随机波动的，这种随机波动是有规律的，而规律是变化的。

纵观股票市场的走势，价格总是呈现剧烈的波动，交替出现波峰波谷、往来反复的特性。

比如上海证券交易所的上证指数从2005年6月6日的998点一直上升到2007年10月16日的6124点形成波峰，之后一路下跌到2008年10月28日的1664点之后才转入上升，形成波谷。

股票价格呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势。

一、试建立数学模型讨论股票价格的涨跌的周期性问题，可以选择中国证券市场任何一种股票价格指数（如上证指数、深证成指、创业板指，中证50等）进行讨论。

二、研究表明，股票价格的涨跌受到许多因素的影响，比如国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理等。

试建立数学模型分析上述因素对股票价格波动的影响。

三、传统经济学认为：商品的价格围绕价值波动。

试抽取5只上海证券交易所或深圳证券交易所的股票，结合一、二两问，建立数学模型讨论这种波动，比如价值、波幅、周期、影响波动的因素等。

四、根据上述研究，写一篇短文，给新入市交易的交易者提供建议。

II、问题分析2.1 股票市场价格及其波动性研究意义作为反映市场所有信息的股票价格是研究的核心，尤其是对股票波动特征的研究，对于衍生工具定价、市场监管、价格预测及风险控制等一系列金融市场中的重要课题都占据了举足轻重的地位。

由于我国股票市场的发展历史较短，且一直表现出极大的不稳定性。

管理层、投资者等各方均对我国股票市场价格波动程度及其变化规律的研究越来越感兴趣。

目前我国股票市场价格波动的研究成果数量较少且多停留在定性的层面。

即使有部分研究者采用数量模型，也局限于单一方面，未形成系统性。

基于GARCH模型的我国股票价格波动性研究

Forum学术论坛 2018年5月177DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2018.15.177基于GARCH模型的我国股票价格波动性研究—— 以上证指数为例山西财经大学应用数学学院李亚楠摘要：本文利用2012年1月24日至2018年3月21日期间上证综合指数日收盘价的数据，对其收益率序列进行了统计描述，并对上证综合指数的对数价格建立GARCH模型，进行实证分析，得出上证指数的对数价格具有波动率聚集现象的结论。

关键词：GARCH模型上证指数波动率中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2018)05(c)-177-02我国股票市场经历了将近30年的演变，从无到有，从不规范到逐渐规范，可以说我国股票市场未来的发展前景是值得期待的。

但是，在看到我国股票市场繁荣的一面的同时，也应该注意到它所蕴含的风险，正是由于这种风险的存在，才使我们开始关注股票价格的波动率。

如今对股票价格波动率的研究已经越来越多，它的估计值是否准确直接关系到投资策略的正确与否。

在国外，人们对波动率研究的历史更加悠久。

1982年Engle 提出了自回归条件异方差(ARCH)模型，它反映了波动率的聚集现象；1986年Bollerslev 在前者的基础上提出了广义ARCH(GARCH)模型，对原有的ARCH 模型进行了改进，相比ARCH 模型而言，GARCH 用很少的参数就可以充分描述股票价格的波动率过程；1991年Nelson 又进一步提出了指数GARCH 模型，它弥补了前面两者的缺陷，使得波动率对股票价格的大幅上升和下降具有不同的反映，即描述了波动率的杠杆效应。

本文主要在GARCH 模型的基础上对上证综合指数进行描述，旨在研究近年来我国股票市场的不确定性，并对此进行探讨。

最后，本文会对全文内容进行总结并得出相应的结论。

1 模型简介1.1 ARCH模型简介1982年Engle 提出了波动率建模的第一个模型——ARCH 模型，即自回归条件异方差模型，该模型假定若{a t }满足：a t =σt εt ，σt 2=α0+α1 a 2t-1+…+αm a 2t-m 其中{εt }是均值为0，方差为1的独立同分布随机变量序列，α0>0，且对i>0有a t ≥0。

基于ARIMA模型的股票价格变动规律和预测的研究2300字

基于ARIMA模型的股票价格变动规律和预测的研究2300字摘要：随着股市的不断发展和完善，越来越多的炒股爱好者进入了股市，但是经验的缺乏和交易系统的欠缺使很多入市者的资金不断缩水，从而演绎了一场场悲剧。

因此，投资分析是股票投资的关键，能够为投资者提供良好的分析工具。

以分析沪市股票价格指数为例，运用ARIMA（p，d，q）模型对股票价格指数进行回归建模分析，观察股票价格的变化规律，进而运用模型对未来一定时期内股票价格走势进行预测，全方位地让投资者了解股票分析有助于提高决策分析的科学性，减少盲目性；降低投资风险、提高投资收益。

毕业关键词：股票价格；变动规律；ARIMA（p，d，q）模型；预测中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）19-0077-02引言股票投资作为一种风险和收益都相对较高的金融产品一直是人们进行投资和理财的重要途径。

正是基于其风险和收益都较高的特点，所以，广大股票市场参与者均要在投资时做好充分的分析，结合自己的理性预期做出合理判断，进而选择合适的入市时机和资金量的投入，理性理财和投资。

本文以分析沪市股票价格指数为例，运用ARIMA（p，d，q）模型对股票价格指数进行回归建模分析，观察股票价格的变化规律，进而运用模型对未来一定时期内股票价格走势进行预测，让投资者对股票价格的变动有一定程度上的了解，帮助投资者进行投资分析，进而做出科学的决策。

一、数据及研究分析（一）数据描述以上海证券交易所的收盘指数为样本，搜集了沪市股票价格收盘指数s从1995年1月至2011年8月的数据，总共200组月度数据，并对数据进行初步整理。

（二）数据处理首先利用Eviews软件对这两百组原始数据描述其时间序列图，观察序列s存在时间趋势，因此在进行平稳性检验时选择含有趋势项和截距项的，对序列s进行单位根检验的结果：ADF检验的P值为1.0000大于给定检验水平0.05，因此接受原假设，说明序列s存在单位根，即序列s为非平稳时间序列。

基于量化分析的股价波动模型研究与实证分析

基于量化分析的股价波动模型研究与实证分析近年来，随着股市的兴起和发展，股价波动成为各界关注的焦点。

股价的波动不仅与市场供求关系息息相关，更与各种宏观经济因素、公司内在价值等多种因素密切相关。

为了更好地预测和解释股价波动，学者们提出了多种量化分析方法，本文将对基于量化分析的股价波动模型进行研究与实证分析。

1. 绪论股价波动是指股票价格在一定时间内发生的起伏变化。

在股市中，股价波动模型是预测未来股价变动趋势和风险的重要工具。

量化分析是基于大量历史数据和数学模型进行分析的一种方法，通过对各种因素的定量分析和统计建模，可以帮助投资者更好地理解和预测股价波动。

2. 基本原理量化分析的股价波动模型基于大量的历史价格数据和市场指标数据，通过数学和统计的方法构建模型。

常用的股价波动模型包括均值回复模型、随机漫步模型和风险价值模型等。

这些模型基于时间序列和随机过程理论，通过建立数学方程来描述股价的演化规律和波动性。

3. 方法与数据在研究股价波动模型时，首先需要收集相关的股票价格数据和市场指标数据。

数据的选择应该具有代表性和可比性，包括股票价格、交易量、市盈率、股息率等。

然后，可以利用统计学方法对数据进行预处理和分析，例如计算股票收益率、标准差和协方差等指标。

最后，可以运用回归分析、时间序列模型等方法进行实证分析。

4. 研究结果与讨论通过基于量化分析的股价波动模型研究与实证分析，可以得出一些有关股价波动的结论。

例如，均值回复模型能够较好地描述股价短期波动的规律，但长期趋势的预测能力较弱；随机漫步模型虽然简单，但能够较好地描述股价的随机性；风险价值模型可以对股票投资组合的风险进行较为准确的度量。

此外，不同股票的波动特征和影响因素也可能存在差异，需要进一步研究和分析。

5. 结论与展望基于量化分析的股价波动模型研究与实证分析为投资者提供了一种系统和科学的方法来理解和预测股价波动。

然而，股价波动受到多种因素的影响，模型的准确性和适用性仍有待进一步改进和验证。

从一个简单的学习模型分析我国股票价格波动的原因

的影响。
3
一个简单的学习模型
假定在股票市场中有两类投资者，一类是“ 噪音投资者” ; 另一类是“ 技术投资者” ，模型假定他们的行为具有外部性。假定只考察一种股票，且每个投资者都有自己关于该种股票价格未来上涨 ( H) 或
下跌 ( L) 的私人信息，同时他也从前面的投资者那里获取信息，然后选择一个特定行动。假定后面的投资者只能观察到前面投资者的行动，却不能观察到前面投资者的私人信息。如果第一个投资者是 A，他的私人信息是 H ，那么他就选择投资，如果是 L 他就选择不投资。所有后面的投资者都能从 A 的选择中推断出他的私人
夏普等将其发展成为资本资产定价模型从布莱克和舒尔斯1973提出的期权定价模型到恩格尔1982提出的arch模型尽管这一系列经济理论模型为我们对股票市场的价格波动行为提出了许多极富生命力的命题但是经济学家们在对证券市场进行了大量的实证研究之后发现任何一个模型都不能对股票价格波动行为作出一个比较准确的描述
变的假设，即不同时期收益率序列的方差保持为一个常数。后来经济学家们在对股票价格行为进行了大
量的实证分析之后，发现用来代表风险的方差是随着
时间的变化而变化的，由此提出了 ARCH 模型，此后
又有许多经济学家从不同的方面对该模型进行了不同程度的修进。这些模型基本上保留了收益率序列具有短期记忆过程的假设，并且都与某种形式的有效市场假设相联系。仔细考察这些模型，它们都有两个共同的基本前提条件 : 一是投资者是充分理性的 ; 二是各个证券市场及各种证券是相互独立的。但在现实中这两个前提条件都不成立，因而其结论也就无法正确地解释股价波动的原因。
4
分析
我国股市价格大幅波动的原因

数学模型解决金融市场波动性问题

数学模型解决金融市场波动性问题金融市场的波动性一直以来都是投资者和学者们关注的焦点之一。

波动性的大小直接影响着资产的价格和投资者的风险。

通过数学模型来解决金融市场波动性问题已经成为了一种常见的方法。

本文将介绍几种常用的数学模型，并以此为基础讨论如何解决金融市场波动性问题。

一、随机漫步模型随机漫步模型是最简单的金融市场波动性模型之一，它假设市场价格变动是随机的。

根据该模型，价格的未来走势完全无法预测，与过去的价格变动无关。

然而，随机漫步模型的缺点在于无法准确反映市场的实际情况，因为实际中市场的波动性并不是完全随机的。

二、几何布朗运动模型几何布朗运动模型是一种改进版的随机漫步模型。

它基于几何布朗运动的理论，认为价格变动是连续的、随机的，并且与时间成比例。

几何布朗运动模型能够相对较好地解释金融市场的波动性，并且广泛应用于期权定价和风险管理领域。

三、ARCH/GARCH模型ARCH（自回归条件异方差）模型和GARCH（广义自回归条件异方差）模型是一类经济计量模型，用于描述金融市场波动性的时间序列特征。

这些模型是基于时间序列的波动性具有自相关性和条件异方差性的观察。

ARCH/GARCH模型通过建立波动性的数学过程，对金融市场的波动性进行建模和预测，从而提供了对资产价格波动性的更准确的估计。

四、随机波动率模型随机波动率模型是一种基于波动率的模型，认为金融市场的波动率是随机变动的。

该模型能够更好地捕捉到金融市场波动性的变化，因为波动率在实际中确实具有时间变化的特征。

这类模型通常使用蒙特卡洛模拟和数值解法来计算。

五、稳健回归模型稳健回归模型是一种鲁棒性较好的统计学方法，用于处理异常值和极端值对建模结果的影响。

在金融市场中，由于各种内外部因素的干扰，数据往往存在异常值和极端值。

稳健回归模型能够有效地提高建模的稳健性，并且在研究金融市场波动性问题时发挥着重要作用。

结论数学模型在解决金融市场波动性问题中发挥着重要作用。

股票价格塑性模型及其计量经济学检验_王雪峰

收稿日期:2005-06-30.作者简介:王雪峰(1960-),男,哈尔滨工业大学管理学院博士,研究方向:证券,保险.股票价格塑性模型及其计量经济学检验王雪峰,李　悦(哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨150001)摘　要:从股票市场的量价规律出发提出股票的均衡价格、股价塑性等概念,建立包含高频交易数据的股价塑性理论的计量经济模型.用样本股票的数据对股价塑性模型进行检验和实证分析,检验结果表明,除了拟合优度R 2稍差之外,解释变量的t 检验和方程的F 检验以及模型的经济学检验结果都较理想,实证分析结果表明股票价格的变化具有塑性的特征.关键词:高频交易数据;股价塑性模型;量价关系中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1672-0946(2005)06-0806-05Plasticity model of stock price and its econometric analysisW ANG Xue -feng ,LI Yue(School of Management ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150001,China )A bstract :This paper introduces some ne w concepts ,such as equilibrium price and the priceplasticity of stock according to the price -volume relation of stocks .A stock price plasticity model including high -frequency trading data is established by econometrical methods to analyze the theo -ry of plasticity of stock price .High -frequency data are used to test the econometric model estab -lished about stock price plasticity .The results reveal that stock price is characterized by plastici -ty ,the t -test and the F -test and the economic test results are satisfactory ,the R 2test is accept -able but not very satisfactory .Key words :high -frequenc y data ;stock price plasticity model ;price -volume relation 股票的量价关系,即成交量与价格的关系,一直被看作是股票市场中相对稳定的一种互动关系[1].一般认为,成交量是股票市场的内在动能,直接反映着股票的供求状况,从而在某种程度上决定股价变动的一定趋势.已有的研究涉及成交量与股价变动量的关系、成交量与股价波动率的关系、成交量与收益率的相关性及量价间的引导关系等方面.20世纪90年代以来,以高频交易数据为基础来探讨交易过程中的量价规律和统计特征成为该领域研究的一个方向[2～5].本文利用计量经济学方法,借用力学领域中有关材料塑性的理论,用类比推理的方法提出股票的均衡价格、股价塑性、股价弹性等概念,建立包含高频交易数据(价格和成交量)的股价塑性模型,并对模型及参数进行估计与检验分析.该理论模型是从一个新的角度出发来研究股票量价间的关系,对进一步完善股票量价关系理论以及为投资者提供决策辅助信息有一定的参考价值.1　股票的均衡价格、股价塑性和股价弹性概念股票市场上最重要的指标之一是成交量,成交量的变动直接表现为市场交易是否频繁,人气是否旺盛,股价的持续上涨或持续下跌均需要成交量的配合.当成交量萎缩时,上升的股价一般将回落,下跌的股价一般将反弹.股票价格在成交量作用下的第21卷第6期2005年12月哈尔滨商业大学学报(自然科学版)Journalof Harbin University of Commerce (Natural Sciences Edition )Vol .21No .6Dec .2005涨落过程类似于一个被拉伸或被压缩的有一定塑性的弹簧的运动过程:弹簧在外力作用下的运动可看成股价在成交量推动下的涨落,当取消外力的作用时弹簧将从现在的位置向原位置移动,由于塑性的存在,弹簧回不到原位而停在原位置与最远位置的中间某处,弹簧所受外力越大且持续的时间越长则塑性变形就越大.应用类比推理的方法,有塑性的弹簧在外力作用下的这一运动过程可以用来描述、解释和定量分析股价在成交量作用下的变动,本文借用力学领域中的塑性理论建立股价塑性模型,定量分析股票市场的量价关系.股票价格主要决定于股票的实际价值,但由于股票价格由市场供需双方力量大小决定并受各种相关信息的影响,所以股票价格经常出现较大的波动.由于存在投资者行为特征的差异、投资者对各种相关信息的理解的差异以及信息产生的不确定性等多种因素的共同作用,股价波动呈现较强的随机运动特性.本文提出股票的均衡价格概念,它是该支股票的买卖双方处于均衡态势时共同认可的价格,对应于弹簧在无外力作用时的平衡位置.均衡价格具有以下三个特征:1)股票价格围绕其均衡价格波动,而均衡价格随股价波动也在进行调整.2)均衡价格是投资者认可的心理价格.3)当股票交易量萎缩且进行了较长时期的窄幅盘整之后,股价近似等于均衡价格.就象具有一定塑性的弹簧在任何时刻都有一个平衡位置一样,交易中的股票在任何时刻都有一个均衡价格.当股票在大的成交量配合下大幅上涨或大幅下跌时,股票的价格会暂时较多地偏离均衡价格,同时均衡价格的位置也会有显著的移动.材料受到外力的作用而使各点间相对位置改变,当外力撤消后材料恢复原状则称为弹性形变,若撤去外力后不能完全恢复原状则称为塑性形变.不断增加的成交量使股价上涨到高位并持续一段时间,当成交量萎缩后股价一般会出现一定的回落,这种股价向均衡价格的回落是股票弹性的表现,但股价很少回落到原均衡价格,而是达到中间的某个价位,形成新的均衡价格,这种均衡价格的向上移动是股票塑性的表现;反之,不断增加的成交量使股价下跌到低位并持续一段时间,当成交量萎缩后,一般股价会出现反弹,这种股价向均衡价格的反弹是股票弹性的表现,但股价很少回升到原均衡价格,而是达到中间的某个价位,形成新的均衡价格,这种均衡价格的向下移动是股票塑性的表现.股价在成交量推动下的涨落过程与材料塑性的特点有很好的相似性,虽然股价的变动并不等同于材料的变形,但可借用塑性力学的概念对股价塑性进行界定.股票塑性是指当股价偏离均衡价格且有一定的成交量作用下,股票的均衡价格会产生移动的性质.股票弹性是指当股价偏离均衡价格,且成交量萎缩的情况下,股票的价格会向均衡价格移动性质.2　股价塑性理论模型的建立应用计量经济学方法建立包含高频交易数据的股价塑性理论模型(Stock Price Plasticity Model),其数学表达式如下:B K+1=B K+α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)Q K+εK.(1)式中:B K表示第K日的均衡价格;B K+1表示第K +1日的均衡价格,即形成的新的均衡价格;Q i K表示第K日中第i笔交易的成交量;P i K表示第K日中第i笔交易的价格;Q F K表示该支股票第K日的流通股数量;N表示第K日中的交易笔数;α是回归参数;εK是随机误差项.经验告诉我们,成交量越大同时股价偏离均衡价格越多则均衡价格的变动幅度也越大的假设是合理的,或者说α>0应该是股价塑性模型的经济学检验的一个条件.式(1)中的α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/ Q F K体现了股价塑性,偏离量P i K-B K对应于弹簧偏离平衡位置的距离,当成交量Q i K一定时,股价偏离量P i K-B K越大,α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/Q F K的值就越大,股价的塑性变形也应该越大;反之,股价偏离量P i K-B K越小,α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/Q F K的值就越小,股价的塑性变形也应该越小.当股价变动量P i K-B K一定时,成交量Q i K越大,α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/Q F K的值就越大,股价的塑性变形也应该越大;反之,成交量Q i K越小,α∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/Q F K的值就越小,股价的塑性变形也应该越小.股价塑性理论模型(1)的含义是:股价的塑性变形的大小与价格偏离量P i K-B K和成交量Q i K均成正相关关系,股价的塑性变形与解释变量∑Ni=1Q i K(P i K-B K)/ Q F K有线性比例关系.模型大致符合人们对股价在成交量推动下的变动规律的经济学判断.式(1)的两端同时除以B K整理得:·807·第6期王雪峰,等:股票价格塑性模型及其计量经济学检验B K +1-B K B K =α∑Ni =1Q i K (P i K -B K )Q F A B K+εK .(2)式(2)的左端项(B K +1-B K )/B K 表示均衡价格的变动率,当(B K +1-B K )/B K >0时,表明新形成的均衡价格B K +1上移,当(B K +1-B K )/B K <0时,表明新形成的均衡价格B K +1下移.式(2)右端项中的∑Ni =1Q i K (P iK-B K )/Q FK B K是个无量纲的量,本文定义为股价塑性指数(Stock Price Plasticity In -dex ),简称SPPI ,α∑Ni =1Q i K (P i K -B K )/Q FK B K 则表示股价变动后股价塑性指数对均衡价格变动率的贡献量,该项决定了均衡价格的最终变动方向及变动幅度的大小.股价塑性模型(1)中,均衡价格B K 是一个理论值,它的值与股票的某种平均价格接近.本文在使用计量经济方法估计参数α时,B K 的值采用股价的10日(或20日)均价代替;Q i K 和P i K 两组高频交易数据及股票的流通量Q FK均为已知量.对任一支股票而言,应用股价和成交量的历史高频数据及其他已知量,采用计量经济方法就可估计出α的值.α体现了股价塑性的大小,定义α为股价塑性系数(Coefficient of Stock Price Plasticity ).在SPPI 一定时,α值较大时,塑性指数对均衡价格变动的贡献较大,称这时股票具有强塑性;α值较小时,称股票具有弱塑性.3　股票价格的塑性理论模型的参数估计和检验本文选取沪、深股市上10支具有一定代表性的不同板块的股票,从深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库(C SMAR )获得的采样密度为5min 的交易数据.对全部10支样本股票所取的Q FK 是选择公司第K 日的流通股股本.本文采用经济计量分析软件Eviews3.0进行股价塑性模型(2)的参数估计及检验.为了方便,记BB K =(B K +1-B K )/B K ,SPPI K =((∑Ni =1Q i K (P i K -B K ))/(Q F K B K ),则股价塑性模型的回归模型可表示为: BB K =α·SSPI K +εK .(3)以深发展A 为例,样本区间从1999年1月4日至2004年4月15日,共1250个交易日,样本容量远远大于30,用10日均价代替股票的均衡价格,对模型(3)进行估计,结果为:α=2.546,t 检验值是27.27,拟合优度r 2=0.372.股价塑性系数α的估计值为2.546>0,说明模型(3)通过经济学检验,它表明新均衡价格偏离原均衡价格程度的大小BB 与股价塑性指数SPPI 的变动成正相关关系,SPPI 每增加(或减少)1%,BB 就会同方向增加(或减少)2.546%.α的t 检验值为27.27,故回归系数显著不为零,表明SPPI 与BB 有显著的线性关系;r 2=0.372,表示回归模型对样本点的拟合优度不是很高.同样以深发展A 为例,改用股票的20日均价代替均衡价格,模型的估计结果为:α=1.198,t 检验值是24.74,拟合优度r 2=0.327.此时α的估计值1.198明显小于以10日均线为均衡价格估计出的2.546,主要是因为20日均线比10日均线平缓,变动量要小于10日均价的变动量,r 2=0.327,表示回归模型对样本点的拟合优度与10日均价的差不多.考虑到股票均衡价格的变动可能不仅取决于当期股价塑性指数,还取决于滞后期股价塑性指数,滞后期股价塑性指数对当期的股票均衡价格的作用主要反映投资者对股价变化的心理认可程度.由此把股价塑性模型扩展为下面的形式:BB K =α1SPPI K +α2SPPI K -1+α3SPPI K -2+…+αn +1SPPI K -n +εK .(4)以一汽轿车(000800)为例,对含有滞后期变量的股价塑性模型进行估计,结果见表1.可以看出,随着解释变量滞后阶数的增加,拟合优度R 2的值也随之增大.增加滞后变量后,股价塑性系数α的估计值也相应变为一组估计值,且当期的估计值一般大于滞后期的估计值,这与股票市场中的当期影响因素较滞后期影响因素对股价影响程度大的经验判断相符合.造成模型拟合优度较低的原因是多方面的,第一,模型的形式可能还有待改进;第二,模型可能在不同的时间窗内有不同的塑性系数;第三,我们选用股价的10日均价来代替股票的均衡价格,而均线系统的特点是变化平缓,解释变量则是用当天的量价数据,故其变化频率与10日均价相比要高些,这也导致模型的拟合优度不会很高.第四,由于股票市场上的人为操作较多,有时虽然成交量较大,但并非是真实的成交量;第五,突发事件、政策调整等因素往往会导致股价的大幅波动,从而影响到模型的拟合优度.·808·哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 第21卷表1　一汽轿车(000800)股票的含有滞后期变量的股价塑性模型的检验结果样本区间滞后阶数回归模型及t检验结果R2F检验1999.06.15 2004.04.150阶1阶2阶BB=3.01SPPI (24.46)BB=1.96SPPI+1.59SPPI(-1) (10.94) (9.11)BB=1.71SPPI+1.06SPPI(-1)+1.10SPPI(-2) (9.57) (5.11) (6.40)0.340.400.43766.23431.212002.06.06 2002.08.290阶1阶2阶BB=3.11SPPI (7.55)BB=1.70SPPI+1.94SPPI(-1) (3.10) (3.54)BB=2.12SPPI+0.20SPPI(-1)+1.99SPPI(-2) (4.23) (0.29) (3.97)0.250.390.5236.5030.782002.01.22 2002.04.250阶1阶2阶BB=11.39SPPI (7.16)BB=6.53SPPI+6.72SPPI(-1) (3.05) (3.15)BB=6.37SPPI+3.16SPPI(-1)+3.57SPPI(-2) (3.07) (1.23) (2.32)0.430.510.5563.8336.88表2　样本股票的股价塑性模型的检验结果股票代码股票名称样本区间回归模型及t检验结果R2F检验000001深发展A 1999010420040415(1250)BB=2.55SPPI (27.27)BB=1.64SPPI+1.21SPPI(-1) (12.08) (8.93)0.370.41867.02000605四环药业1999051020040415(1169)BB=1.85SPPI (24.46)BB=1.11SPPI+1.01SPPI(-1) (10.49) (9.50)0.340.39733.33000800一汽轿车1999061520040415(1156)BB=3.01SPPI (24.46)BB=1.96SPPI+1.59SPPI(-1) (10.94) (9.11)0.340.40766.23000016深康佳A 1999082320040415(1100)BB=3.02SPPI (18.41)BB=2.03SPPI+1.46SPPI(-1) (9.38) (6.72)0.230.27378.79000021深科技A 1999061120040415(1158)BB=2.38SPPI (25.74)BB=1.65SPPI+0.92SPPI(-1) (11.28) (6.28)0.360.38717.69600808马钢股份1995010320040415(2233)BB=1.24SPPI (35.83)BB=0.74SPPI+0.72SPPI(-1) (15.95) (15.46)0.360.421640.67600812华北制药2000010420040415(1015)BB=1.39SPPI (18.37)BB=0.82SPPI+0.88SPPI(-1) (8.57) (9.27)0.250.31445.38600609金杯汽车1993010420040415(2736)BB=0.86SPPI (35.35)BB=0.58SPPI+0.38SPPI(-1) (16.50) (10.96)0.310.341430.221600100清华同方1999091420040415(1086)BB=2.34SPPI (21.87)BB=1.55SPPI+1.02SPPI(-1) (9.37) (6.17)0.300.32517.49·809·第6期王雪峰,等:股票价格塑性模型及其计量经济学检验600817宏盛科技1999060120040415(1159)BB=0.68SPPI (20.47)BB=0.49SPPI+0.46SPPI(-1) (14.25) (13.46)0.270.37664.06 为使估计出的股价塑性系数α合理,要求我们在拟合优度与滞后阶数之间进行选择.股价塑性因股票所属行业、流通股数量的不同也可能存在差异.为了便于比较分析,本文对所选的10支样本股票的股价塑性模型均采用0阶滞后和1阶滞后的形式,表2是模型的分析数据,表中样本区间一栏的括号中数字为样本数.在构建股价塑性模型时,从股票市场理论和经济学角度出发对股价塑性系数α的符号进行了分析,得出α>0的经济学检验条件.现对α进行更深一步地分析,即在使用滞后解释变量的情况下讨论α的符号和分布规律.当期和滞后期变量对均衡价格的变动都会产生影响,且对均衡价格变动的贡献都应是正向的,即滞后解释变量的系数也应大于零;但当期变量和滞后期变量对均衡价格变动的影响程度是不同的,当期变量的影响程度一般要大于滞后期变量.从表2可以看出,解释变量在无滞后(0阶滞后)和1阶滞后的情况下,估计出的股价塑性系数α均为正值.另外,不使用滞后解释变量时估计出的股价塑性系数要大于使用滞后解释变量时估计出的当期股价塑性系数,这表明不使用滞后解释变量时估计出的股价塑性系数α包含了滞后期变量对均衡价格的影响.4　结　论本文提出股票的均衡价格、股价塑性、股价弹性、股票塑性指数等概念,建立了由股票交易的量价数据和流通股数量决定的股票塑性指数为解释变量,股票均衡价格的变化率为被解释变量的计量经济模型.用10支样本股票的样本数据对股价塑性模型进行参数估计和检验,结果表明统计检验中只有拟合优度稍差,t检验和F检验都较理想地通过,模型也通过了经济学检验.说明股票塑性指数对股票均衡价格的变化率有较好的解释能力.参考文献:[1]　KARPO FF J M.The relation between price c hanges and trading vol-ume:A survey[J].Journal of Financial Quantitative Anal ys is,1987(22):109-126.[2]　GALLAN T A R,R OSSI P E,TAUCHEN G.Stock prices and volume[J].Review of Financial Studies,1992(5):199-242.[3]　曲　婕,付春梅,王雪峰.实施QDII制度对我国股票市场的影响[J].哈尔滨商业大学学报:自然科学版,2005,21(4):529-533.[4]　LEE B S,OLIVER M R.The dynamic relation bet ween s tock returnsand trading volume:D omestic and cross-country evidence[J].Journal of banking and finance,2002(26):51-78.[5]　王秋燕.资本结构与股票价值分析[J].商业研究,2005(4):144-145.·810·哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 第21卷。

建模培训-对股票价格波动的研究 (1)

对股票价格波动的研究摘要本文研究了股票价格波动的问题，根据查阅的资料，运用MATLAB拟合并构建艾略特波浪模型研究了股票价格的涨跌的周期性问题，运用层次分析法分析了题目所给因素对股票价格波动的影响，而后选取了几只股票并分析其各种特征，最后根据前文给出入股市者提出了建议。

针对问题一，选取上证指数作为分析对象，在网上查阅并统计了上证指数的历史数据，分析其各种指数，用MATLAB对开收盘价进行拟合，根据其大致趋势，查阅资料后，构建了艾略特波浪模型，并根据模型分析了股票价格涨跌的周期性问题。

经检验，该模型是合理的。

针对问题二，经过分析，我们将题目中所给影响股票价格的因素按照影响股票价格的程度进行排序，国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理，重要性依次递减，因此可以大致确定比例标度，构建成对比较矩阵，运用综合评价中的层次分析法来研究各种因素对股票价格影响程度。

并使用MATLAB软件计算出结果为()=W，通过了一致性检验，说明结果是433,0.00740.7020,0.1577,0.0895,0.0合理的。

针对问题三，在上海证券交易所各种股票中选取了5只股票，并查阅了其历史数据，通过Excel绘制成折线图，用MATLAB进行拟合，通过拟合结果计算其周期，波幅，并运用问题二的结果对影响这5只股票价格的因素进行了分析。

针对问题四，我们根据以上三个问题的结果，以及我们对股市的了解，给新入市交易的交易者提供了一些建议。

最后，我们总结了模型的优缺点，并提出了改进方法并对这些模型进行了推广。

关键词：上证指数 MATLAB 拟合艾略特波浪层次分析一、问题的重述1.1 问题重述人们对股票市场进行了深入的研究，认为股票的价格是随机波动的，这种随机波动是有规律的，而规律是变化的。

纵观股票市场的走势，价格总是呈现剧烈的波动，交替出现波峰波谷、往来反复的特性。

股票价格模型课件

n 定理10.2 若{Xt |tT}是 (,F,P)上的实数值独立增量过程，且满足X0 0，则 {Xt |tT}是Markov过程。
股票价格模型
32
第一节股票价格随机模型
n 对于随机过程 {Xt |tT}，如果对
任意 t T ， t T ， 0 ，增量 Xt Xt 的概率
分布只依赖于而与t无关，则称{Xt |tT}为时齐过
3
第一节股票价格随机模型
一、随机游动模型
n 在股票交易中，每一个交易日都有一套股票交易的价格。包括了开盘价、收盘价、最高价、最低价、平均价。对这些价格及其交易日期进行有规律地记录所形成的价格序列称之为股票价格时间序列。
股票价格模型
4
第一节股票价格随机模型
n 通常比较重要的股票价格时间序列有以每个交易日为基础得到的每日股票某种价格时间序列；以每个周、月、季、年的某个交易日为基础得到的每周、月、季、年某种股票价格时间序列。还有整个股票市场指数的某种形式的指数时间序列。
(1)E (Yt)0, E (Y 12)2
(2)E ( Y tY t k ) 0 , ( t k ) T ,k 0 则称 Y t n 白噪声是平稳的随机过程，其均值为零，方差为常数，
随机变量之间不相关。显然白噪声是二阶平稳随机过程。如果{Y t }还服从正态分布，即高阶矩是一阶、二阶矩的函数，则它就是一个强平稳的随机过程。
股票价格模型
24
第一节股票价格随机模型
n
令
Z (T )ln [S(T )/S(0 )]，则Z(T)
n
z(
j)表示了在
[0
, T
]内连续
复利收益的近似值。
j1
n 为了评价股票价格过程，假设连续复利率z ( t ) 是随机的，进

股票市场波动研究及预测模型探讨

股票市场波动研究及预测模型探讨近年来，股票市场波动频繁，投资者面对着不少困惑和挑战。

针对这一现象，越来越多的研究者开始探索股票市场波动的规律，力求找到一些能够预测和应对股票市场波动的方法和模型。

本文将介绍股票市场波动研究的现状和发展趋势，并探讨一些预测模型。

一、股票市场波动研究现状近年来，股票市场波动的频率和程度有所加剧，股票市场走势不稳定，投资者经常会感到焦虑和困惑。

为了找到一些应对策略，越来越多的研究者开始探索股票市场波动的规律。

股票市场波动研究现状主要体现在以下几个方面：1、基于统计学的研究基于时间序列、回归分析和协整检验等统计学方法，研究者通过对股票市场波动数据进行分析与预测。

这些研究的主要特点为用数学与统计学方法分析数据背后的规律，这种方法虽然理论基础严密，但是在实践中需要大量的数据。

2、基于情绪和心理学的研究近年来，越来越多的研究表明，投资者情绪和心理状态对股票市场波动有着重要的影响。

基于情绪和心理学的研究试图通过分析投资者心理和行为，预测股市波动。

这种方法虽然很难量化投资者情绪和心理状况，但是该研究具有针对性和实用性，能够从侧面反映投资者的情感波动对市场的影响。

3、基于机器学习的研究随着人工智能技术的发展，机器学习在股票市场波动研究中也开始发挥重要作用。

机器学习使用电脑来模拟人类的思考和行为模式，然后通过数据挖掘、模型建立等技术，模拟股票市场的波动规律。

这种方法能够快速处理大量数据，提高模型的准确度。

二、股票市场波动预测模型探讨为了更好地预测股票市场波动，很多研究者提出了各种预测模型。

下面我们将介绍一些常用的股票市场波动预测模型：1、时间序列分析模型时间序列分析模型是基于时间序列数据建立的，通过对过去时间序列数据集的分析和预测，对未来波动进行预测。

时间序列分析模型主要适用于较为平稳、具有时间序列性质的数据集。

ARIMA模型是时间序列分析中典型的预测模型之一，其包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。

股价波动模型的研究讲解

股价波动模型的研究2015年4月14日基础背景1.1.我国股市的诞生1984年，当时中国人民银行研究生部20多名研究生发表了轰动一时的《中国金融改革战略探讨》，其中第一次谈到了在中国建立证券市场的构想。

1984年11月18日，中国第一个公开发行的股票——飞乐音响向社会发行1万股，在海外引起比国内更大的反响，被誉为中国改革开放的一个信号。

1986年9月26日清晨，南京西路1806号门口被围得水泄不通，投资者蜂拥而至。

当时在柜台交易的股票只有2家，飞乐音响公司总股本50万元，延中实业公司总股本500万元，总共只有550万元。

开市第一天交易到16时30分收盘，共成交股票1540股，成交金额85280元。

这一天对于中国资本市场来说是一个重要的日子，中国第一个证券交易柜台——静安证券业务部开张，标志着新中国从此有了股票交易。

从静安证券交易柜台到上海证券交易所，中国的股市就此已经走了20年。

1990年11月20日，上海证券交易所成立，同年12月19日正式营业。

1990年12月1日，深圳证券交易所成立，且当日开业，为保险起见，前面加一“试”，又叫试营业。

1991年7月3日，举行正式开业典礼。

当时的一位设计者的评论说道：“历史在为未来奋斗的时候总是高尚和纯洁的，当年设计者所构想的证券市场只有一个榜样——欧美，欧美股市是完全市场化的结果，是最精明的商人之间的活动，而中国的历史现实却决定了中国的股市一开始就带着太多的政府色彩。

”这为后来的政策市以及国企圈钱埋下了伏笔。

1991年8月，中国证券业协会在北京成立。

1992年5月21日，上海股市交易价格限制全部取消，股市交易价格开始尝试由市场引导。

仅仅3天，股票价格就一飞冲天，暴涨570%！其中，5只新股市价面值竟狂升2500%至3000%！1992年10月12日，国务院证券委员会及其执行机构中国证券监督管理委员会成立。

全国人大也开始讨论要不要制定《证券法》。

管理层开始实施以“打压”为主的监管。

中国股市波动特征的实证研究——基于GARCH族模型

中国股市波动特征的实证研究——基于GARCH族模型作者：黄慧来源：《科技创业月刊》 2015年第23期黄慧（武汉大学经济与管理学院湖北武汉 430072）摘要：文章运用ＡＲ模型和ＧＡＲＣＨ族模型对中国股市收益率波动性进行实证分析．分析表明，中国股市股票收益率波动较大，具有聚集性与持续性，存在杠杆效应，收益率呈非正态分布，风险与收益不匹配，信息不对称严重。

最后给出结论，提出建议．关键字：ＧＡＲＣＨ族模型；波动性；风险溢价；杠杆效应中图分类号：F832 文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９/ｊ．ｉｓｓｎ．１６６５－２２７２．２０１5．23．０19 收稿日期：２０１5－08－150 引言股票市场是经济晴雨表，波动率是经济学研究中的重要问题，股票价格频繁的波动更是股票市场中最为明显的特点之一．特别是对于股票市场的发展较晚的中国股市来说，对股市波动性特征的研究很有必要．１９８２年Ｅｎｇｌｅ提出ＡＲＣＨ模型，准确解释时间序列的异方差特征和波动聚集性．Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ在这之上，将其延伸到条件异方差中．为刻画风险溢价的情形，Ｅｎｇｌｅ等借助ＧＡＲＣＨ模型建模思想，提出ＧＡＲＣＨ－Ｍ模型．后来Ｎｅｌｓｏｎ提出了ＥＧＡＲＣＨ模型，描述了金融市场中的杠杆效应。

本文应用ＡＲ模型和ＧＡＲＣＨ模型族对中国股市收益率的波动性特征进行实证分析，分析我国股市存在问题，并提出建议。

1 模型介绍ＡＲＣＨ模型：显著反映方差变化特征．若平稳随机变量Ｘｔ表示为ｋ阶自回归过程，Ｘｔ的随机误差μｔ的方差能用误差项平方ｐ阶分布滞后模型刻画，误差项正态分布．表示如下：2 实证分析2．１数据的选择与处理选择２０００年０１月０２日年到２０１５年６月３０日上证综指日收盘价，数据来源于Ｗｉｎｄ．为消除异方差对数据进行对数和差分处理，求得股票对数收益率。

2．２收益率序列的随机游动模型假定收益率序列是随机游走过程．建立序列自回归方程，ＳＣ、ＡＩＣ最小值所对应的ＡＲ（４）的拟合效果最好，收益率符合随机游走模型。

建模培训-对股票价格波动的研究-(1)

经检验，该模型是合理的。

并使用MATLAB软件计算出结果为()=W，通过了一致性检验，说明结果是合理0.7020,0.1577,433,0.00740.0895,0.0的。

针对问题四，我们根据以上三个问题的结果，以及我们对股市的了解，给新入市交易的交易者提供了一些建议。

最后，我们总结了模型的优缺点，并提出了改进方法并对这些模型进行了推广。

纵观股票市场的走势，价格总是呈现剧烈的波动，交替出现波峰波谷、往来反复的特性。

金融市场的波动性分析与建模

金融市场的波动性分析与建模一、引言金融市场是一个高度复杂且波动性非常大的市场，对于从事金融领域的从业人员而言，对金融市场的波动性分析和建模尤为重要。

本文将介绍金融市场波动性的相关理论和计算方法，并分别从统计分析和时间序列分析两个方面，对不同的金融市场进行了案例分析和建模分析。

二、金融市场波动性的相关理论1.波动性的概念及其测量方法波动性是指金融市场交易资产价格的变动程度，波动性越大，价格的变化也就越剧烈。

金融市场波动性的测量方法包括收益率标准差和方差、波动率、协方差等。

2.造成波动性的因素对于金融市场的波动性，存在很多的因素影响，影响较大的因素如下：1）经济周期；2）政策因素；3）市场风险偏好；4）供需关系等。

三、统计分析1.基本概念介绍统计分析方法是指通过数据的数理统计分析探究事物之间的统计规律的方法，通过对金融市场的现象和行为的统计分析，可以寻找到其中的规律。

2.案例：股票市场的波动性分析选取沪深300指数作为股票市场的代表性指数，以沪深300指数收益率的标准差作为波动性的指标，采用统计学方法分析沪深300指数的波动性。

针对该指数，首先计算了其收益率序列的均值和方差，然后计算了其2003年至2021年的年收益率标准差。

结果表明：沪深300指数的年收益率标准差逐渐降低，说明沪深300指数的波动性逐渐趋于平稳。

四、时间序列分析1.基本概念介绍时间序列分析方法是指利用时间序列的数量特性研究序列之间的关系和规律，通过对时间序列进行分析和建模，可以准确地预测未来的变化趋势。

2.案例：汇率市场的波动性分析选取欧元对美元的汇率作为研究对象，以欧元兑美元汇率的日收益率的标准差作为波动性的指标，采用时间序列分析方法分析欧元兑美元汇率的波动性。

对于该汇率，首先分别计算了其平稳程度和建立模型所需要的时间延迟、阶数等参数，然后采用ARMA模型进行建模。

结果表明该汇率的收益率序列存在显著的ARCH效应，即存在异方差现象，采用ARCH模型进行建模可以更好的反映汇率市场的波动性。

金融市场波动特征及预测模型研究

金融市场波动特征及预测模型研究金融市场的波动性是投资者和市场参与者经常面临的重要问题。

了解金融市场的波动特征并能够准确预测市场的波动对投资者和市场监管机构来说具有重要意义。

因此，研究金融市场的波动特征以及构建可靠的预测模型是提高投资决策效果和风险管理的关键。

首先，波动特征是了解金融市场的波动性的基础。

波动特征通常包括波动幅度、频率和模式。

波动幅度是指市场价格变动的大小，可以通过计算价格变动的标准差或方差来衡量。

波动频率则是指市场价格变动的频繁程度，可以通过计算价格涨跌的次数或者计算价格涨跌的绝对值来确定。

而波动模式则是指价格变动的形态，例如上涨趋势、下跌趋势或者震荡走势等。

其次，预测金融市场的波动也是重要的研究方向。

准确预测金融市场的波动可以帮助投资者和市场监管机构制定更好的投资策略和合理的风险管理措施。

预测模型的构建需要基于历史数据和相关因素进行建模和分析。

常用的金融市场波动预测模型包括时间序列模型、方差模型和机器学习模型等。

时间序列模型基于历史数据来预测未来的波动特征，常用的模型包括ARCH、GARCH以及ARIMA模型。

方差模型则是利用金融市场的历史波动特征来进行预测，常用的模型有历史方差模型和加权移动平均方差模型。

机器学习模型则基于大量的数据和复杂算法来构建波动预测模型，常用的模型有神经网络、支持向量机和随机森林等。

这些模型可以根据市场的特性和需求进行选择和调整，以提高预测准确性。

此外，金融市场的波动性受到许多因素的影响。

宏观经济因素、政府政策变化、金融产品创新、国际政治局势以及市场投资者的情绪等都可能对金融市场的波动产生影响。

了解这些因素并结合波动特征进行分析和预测，可以提高波动预测模型的准确性。

在实际应用中，金融市场波动的预测可以帮助投资者制定更科学的投资策略。

例如，当金融市场的波动性较低时，投资者可以选择低风险的投资组合，例如债券或稳定增长的股票。

而当金融市场的波动性较高时，投资者可以采取风险分散的策略，例如分散投资于不同资产类别或者进行合理的对冲操作。

应用波动源模型研究股票价格波动

应用波动源模型研究股票价格波动余雪媛【期刊名称】《中山大学研究生学刊：自然科学与医学版》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】经济物理学尝试用物理学的方法和思想分析经济或金融问题,为观察经济和金融问题带来了不同的视角。

我国股票市场是全球波动性最大的市场之一,因此对我国股票市场波动性的研究显得尤为重要。

本文从说明股票波动性的内在规律和特征入手,通过物理学中的波动源模型,模拟现实股票市场的价格波动并进行股票价格预测。

首先,本文将总结比较描述现实股票市场的价格波动现象的三种模型—随机游走模型,对数正态分布模型,波动源模型。

然后,本文讨论了由粒子布朗运动理论发展成对数正态模型,后经过修正提出波动源模型的过程,以及波动源模型中各未知参量的含义和取值,并且对各个参量对股票价格的不同作用也进行了讨论。

最后,通过对不同上市企业的股票价格实证研究,发现运用波动源模型来模拟股票价格时,吻合度比较高,误差较小。

并且研究发模型在描述周收盘价时,比日收盘价更有效。

因此,波动源模型是具有研究意义的。

除了对股票价格进行模拟外,文中还分析了波动源模型在其他方面的应用,指导投资者进行投资。

【总页数】15页(P67-81)【作者】余雪媛【作者单位】中山大学物理科学与工程技术学院【正文语种】中文【中图分类】F224【相关文献】1.我国货币政策对股票价格波动的影响研究——基于VAR模型 [J], 林山山2.基于GARCH模型的我国股票价格波动性研究r——以上证指数为例 [J], 李亚楠3.基于GARCH族模型的比亚迪股票价格波动性研究 [J], 王晟坦途4.基于GARCH族模型的重庆啤酒股票价格波动研究 [J], 曹新春;万霞5.合格境外投资者持股对股票价格波动的影响——基于PSM-DID模型的研究 [J], 谢勇;卢铖兆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。