金融数据分析实训作业

一、Eviews软件介绍

Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。

Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。

Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。

二、实验项目

三、股票收益率分析

（一）理论分析

股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率。该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。

股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额 /原始投资额，其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)。

1．股利收益率

股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。

2．持有期收益率

持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%，股票还没有到期日的，投资者持有股票时间短则几天、长则为数年，持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。

3、拆股后的持有期收益率

投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格及其投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格及其股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。其计算公式为：(收盘价格-开盘价格)/开盘价格。

（二）指标及方法说明

（三）实验过程及分析

1股票收益率描述性统计分析

我首先收集了2014年11月8日—2016年11月9日的各支股票（伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数）的历史交易数据即收盘价,共489个数据，用Excel计算其对数收益率；导入数据到EWiews计量软件（以下简称“计量软件”）中，分别绘制收益率的时间序列图。

图1.1 伊利集团收益率波动序列

图1.2 中国石油收益率波动序列

图1.3 浦发银行收益率波动序列

图1.4 上证综合指数收益率波动序列

从上述四幅时间序列图可以看出，我们所选的三只股票的收益率波动性波动普遍较大，其中伊利集团的收益率波动较为平稳，但是在2015年第一季度的收益率波动巨大；中石油收益率在2015年第二季度之前波动较大；浦发银行收益率整体波动较大；最后分析上证综合指数收益率在整个时间跨度内波动较大，说明整个市场的收益率波动较大

2个股收益率的正态分析

（1）理论介绍

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

若随机变量X服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为:

则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布,记作,μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。

当=0，=1时，正态分布就成为标准正态分布

（2）正态分析

首先将收益率数据导入计量软件中，分别作出伊利集团、中国石油、浦发银行和上证综合指数的Quantile-Quantile示意图（如图2.1.1-2.1.8）

图2.1.3 浦发银行图2.1.4 上证综合指数

图2.1.1 伊利集团图2.1.2 中国石油