金融计量经济学实验报告

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影响股票价格因素

一、实验目的:

影响我国股票价格波动的宏观因素分析

二、实验软件:Eviews6.0

三、实验步骤

1、选择数据:

(1)将上证综指作为股票价格指数的因变量Y,之所以选择上证综指是因为深圳证券市场股票价格指数与上海证券市场价格指数存在很强的相关性,同时上证综指具有广泛的代表性。

(2)影响股票价格指数的因素众多,从影响上市公司股票价格整体水平的角度出发,选择了10个影响股票价格指数的经济变量:1.工业增加值X1;2. 社会消费品零售总额X2;3.城镇固定资产投资增长率X3;4.外贸进出口总额X4;5 居民消费物价指数X5.;6.商品零售价格指数X6;7.企业商品价格指数X7;8.成交量X8;9.汇率X9;10.货币供应量M1X10。由于股票市场环境状况对股价也有着十分重要的影响,因此,我们选择成交量X7反映股票市场的状况。

(3)选取2000年1月至2004年3月的相应10个月度数据。

2、模型建立

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

e

X

a

X

a

X

a

X

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X

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X

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X

a

X

a

X

a

X

a

a

Y

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

=

10

10

9

9

8

8

7

7

6

6

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

ln

ln

ln

ln

ln

相对变量(增长率、价格指数变量以及汇率),以原变量形式进入模型;而对于其他绝对数额变量,为了消除异方差,以对数形式进入模型

3、进行回归估计

(1)建立workfile,选择时间区域

(2)建立object X1\X2\X3\X4\X5\X6\X7\X8\X9和Y,并输入数据

(3)由于模型中存在对数形式,需要对将其变为对数形式

(4)对解释变量和被解释变量进行回归,得到如下回归结果:

得到的结果为:

lnY=925304.2-0.207559x1-803.1408lnx2+0.0085370x3+129.4639lnx4-101.23

30x5+107.4131x6+85.08400x7+41.50782lnx8-110189.2x9-1342.723lnx10

2R =0.798804 2R =0.748505 F=15.88110

对数据进行分析:在10%的显著性水平下,查表得=-)(2/k n t a 1.684. ,故X1、X3、lnX4、lnX8系数估计值的t 值不显著,表明很可能存在多重共线性。

(5)对各解释变量的数据做相关系数矩阵,在命令窗口输入cor 及相应解释变量,得如下表:

从表中可以看出,部分解释变量之间的相关系数很高,证实存在多重共线性。从相关系数矩阵可以看出

X1与lnX10、lnX4和X1之间存在高度的相关性,r x1lnx10 =0.932,r lnx4x1 =0.968,r lnx4lnx10 =0.924。这说明 ,货币供应量在国民经济中有较大的影响。货币供应量的变化会直接影响到工业增加值、外贸进出口总额的水平,并与它们高度正相关,所以可以用10ln X 包含x1、x4,这2项可以剔除。

同时,5X 、6X 和7X 之间也存在着高度相关,r x5x6 =0.856,r x6x7 =0.877,r x5x7 =0.870,x6、7X 的样本信息可以包含在5X 内,故可被剔除。剩下的lnx2,x3,x5,lnx8,x9,lnx10这6项很难通过相关系数来选入或剔除。

(6)因此,可以进一步进行回归,确定最后模型

发现仍存在多重共线性,lnx和lnx10的相关系数很大,同理分析,消除lnx3 (7)再次对lnx2 x5 lnx8 x9 lnx10进行回归估计

消除多重共线性,最终模型为:

=========================

LS Y C LNX2 X5 LNX8 X9 LNX10

=========================

Y = C(1) + C(2)*LNX2 + C(3)*X5 + C(4)*LNX8 + C(5)*X9 + C(6)*LNX10

=========================

Y = 557919.149657 - 509.884639973*LNX2 + 93.2183735342*X5 +

53.7729872589*LNX8 - 66755.759329*X9 - 842.761802182*LNX10

四、实验总结

(1)可决系数为2R=0.723,调整后为2

R=0.69,模型的拟合优度较好。(2)F 检验:F=23.49(P=0.000)。(3)D.W检验,由于模型DW较小,存在自相关,通过增加样本观察值可以通过序列相关的检验

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