沪市成交量的时间序列分析

沪市成交量的时间序列分析

摘要

股票价格指数波动改变从一段很长的时间序列来看，因为行业周期性、宏观经济变化以及公司业绩的作用，表现出一定的规律，这对股票价格指数进行预测提供了判断依据。从短时间来看，因为会受到一些不确定因素影响，股票的价格指数呈现出相对的变化，这给预测带来了很多麻烦。股票市场上的两个最为根本的变量是成交量和收益率，这是因为收益率股价是有直接关系的。但定价问题一直是现代金融最为的核心问题之一。因此对股票市场的研究基本上都是将收益率作为核心的，目前与收益率及其波动相互关系的问题相关的研究已经取得了很多的成果。本文通过对ARCH模型和GARCH模型的研究，建立了增强的GRAMCH-M模型，并选用2003年至2013年之间沪市的上证综合指数的交易数据，对沪市的股票市场的股票成交量和ARCH效应之间的关系通过R语言建模，进行

了一系列实证研究，并最终得出股票成交量对减弱股市价格中的ARCH效应在一定程度上具有积极的作用的结论。

关键词：沪市；成交量；时间序列

Abstract

Fluctuations in the stock price index from a longer time series , due to changes in the role of macro-economic performance of the company , cyclical industry , presenting certain rules , which predict stock price index provides the basis for the short term, due to uncertainties impact of stock price index showed some volatility , which makes it difficult to predict . Yield and volume are the two most fundamental variables on the stock market , because the yield is directly related to the share price . And one of the central problems in modern finance is the pricing. Therefore, the study of the stock market in order to yield almost all the core issues on the yield and volatility relationship has been a lot of research. Based on the model through the study of ARCH and GARCH models , established graced GRAMCH-M model , the choice of 2003-2013 transactions on the Shanghai Stock Exchange Shanghai Composite Index on the Shanghai Stock Exchange stock market for ARCH effects and stock deal through the relationship between the amount of R language modeling , empirical research , and come to weaken the stock trading volume in the stock price has a positive effect ARCH effect to some extent .

Keywords：Stock Market Of Shanghai ；Trading volume；The time series

目录

摘要 (1)

Abstract (1)

第一章绪论 (3)

一、选题背景 (3)

二、选题的意义 (3)

三、本文研究的主要内容 (4)

第二章文献综述 (5)

一、国外股市成交量的时间序列分析的研究现状 (5)

二、国内股市成交量的时间序列分析的研究现状 (5)

第三章理论基础 (7)

一、计量经济学理论 (7)

二、时间序列分析 (8)

第四章模型设定与数据分析......................................................................... 错误！未定义书签。

一、模型设定......................................................................................... 错误！未定义书签。

二、数据分析与实证检验..................................................................... 错误！未定义书签。第五章结论..................................................................................................... 错误！未定义书签。致谢 .. (9)

参考文献 (10)

第一章绪论

一、选题背景

长时间以来，在股票市场中收益率和成交量的关系一直以来都是投资实务界、金融学术界共同重视的问题。股票价格的变化在金融市场上，是对市场的信息流的反应。当市场处于相对平静的时候，成交量小，交易不活跃，股价的波动的幅度也相对较小，但是只要有新的利空、利好消息传递到市场，交易立即变得活跃起来，成交量在短时间内很快的增多。同时股价波动的幅度也变得特别剧烈，所以成交量是促使股价向上涨最原始的动力。“价走量先行”，由此可见，市场价格的有效变动需要有成交量来配合。量是价的先行指标，是测试证券市场风险程度的温度计。只有真正对成交量对股价波动所产生的影响的内在统计规律性掌握，才可以事先对股市的涨跌做出相对比较为精准的判断。从以上的分析可以知道，对成交量对收益率波动幅度的影响进行研究，对我国投资者的风险管理与风险测试技术以及投资行为有着十分重要的经济价值和理论与现实指导意义。

在股票市场技术分析中，进行分析的几个十分关键的要素是价格、成交量、时间以及空间。这几个因素的相互关系和具体情况是进行分析的基础。理解股市波动性的关键是对量价关系的认识，对于深入理解市场价格传导机制起到了十分重要的作用。在进行股票交易的过程中，投资者将量价关系作为对市场未来预测的十分重要的一个指标。研究股票市场价量关系能够帮助我们对股市有一个清楚的认识，完善和发展股票市场从而可以使其能够稳定而健康的向前发展。

二、选题的意义

股票价格指数波动变化从较长时间序列来看，因为行业周期性、宏观经济变化、公司业绩的产生的作用，会表现出一定的规律，这对预测股票价格指数提供了一定的分析依据。从短时间来看，由于一些不确定因素所产生的影响，股票价格指数会体现出一定的变化幅度相对较大，这在一定程度上导致了预测工作进行的艰难性。现阶段，指数平滑法、生长曲线、灰色理论等在预测股票价格指数方面有一些应用，这些方法可以相对精准的把握股票价格指数长期趋势，不过这些方法没有办法同样对对短期波动把握的概率度保持相同的精准度。作为20世纪７０年代后理论不断完善和成熟的统计数学分支之一的时间序列分析，不但可以对考察预测变量的过去值和当前值进行考查，同时还可以对模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素纳入模型中。时间序列分析作为一种精确度相对较高的短期预测方法，这几年来在各种经济预测过程中都得到了相当广泛的使用，并且得到了相对较好的结果，但是目前在预测股票指数及价格方面应用还是相对较少。

本文利用中国股票市场沪市Ａ股综合指数的月度收盘数据，通过基于

Box-Jenkins方法的时间序列分析技术，对它们数据序列的时间序列特性进行了验证了，并建立了增广性的GARCH-M模型。