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滬深300及其行業(yè)指數(shù)的收益關(guān)系研究

��一、引言
  在股票市場(chǎng)中,人們?cè)谶x擇股票的時(shí)候經(jīng)常采用自上而下的選股策略,即先確定行業(yè),再確定具體的個(gè)股。由此可見(jiàn),如何選擇行業(yè)是一個(gè)很重要的問(wèn)題。而在選取行業(yè)時(shí)往往通過(guò)大盤(pán)所處的階段來(lái)進(jìn)行篩選。如果大盤(pán)處于上揚(yáng)時(shí)期,那就選一些β值比價(jià)高的行業(yè);反之,如果大盤(pán)下跌,處于熊市時(shí)期,那就選一些比較抗跌的行業(yè),也就是β值比較低的行業(yè)。
  在中國(guó)的證券市場(chǎng)中,表示大盤(pán)走勢(shì)用的比較多的是上證指數(shù),深圳成指中的股票由于不是非常具有代表性,因此不是非常受關(guān)注。但是在深圳市場(chǎng)上還是有一些大盤(pán)股的,比如萬(wàn)科等,所以說(shuō)僅僅用上證指數(shù)來(lái)代表大盤(pán)也有些欠妥。而滬深300指數(shù)作為一個(gè)涵蓋了滬深兩市大盤(pán)股的指數(shù),在推出之后受到市場(chǎng)的廣泛關(guān)注,今年最新推出的股指期貨也以滬深300指數(shù)為標(biāo)的,由此可見(jiàn)用滬深300來(lái)代表大盤(pán)是具有相當(dāng)程度的合理性的。
  本文試圖通過(guò)聯(lián)立滬深300指數(shù)及其下屬的十個(gè)行業(yè)指數(shù),來(lái)尋找我國(guó)證券市場(chǎng)上的一些高β值和低β值的行業(yè),以便為投資者提供有用的幫助。
   ��二、數(shù)據(jù)和模型
  本文采用的是滬深300以及其下屬是個(gè)行業(yè)指數(shù)的收益率數(shù)據(jù)。用收益率數(shù)據(jù)來(lái)作分析的原因是方便建模,可以不用進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。數(shù)據(jù)的區(qū)間是從滬深300指數(shù)的創(chuàng)建日2005年1月4日起,到2010年7月19日為止,數(shù)據(jù)來(lái)源是wind咨詢。
  初步建立的模型如下:
  
  �r_shsz300=β�0+β�1r_cailiao+β�2r_dianxin+β�3r_gongye+β�4r_gongyong+β�5r_jinrong+β�6r_kexuan+β�7r_nengyuan+β�8r_xiaofei+β�9r_xinxi+β��10�r_yiyao�
  其中r_shsz300代表滬深300指數(shù)的收益率,而后面的解釋變量依次為300材料指數(shù)、300電信指數(shù)、300工業(yè)指數(shù)、300公用指數(shù)、300金融指數(shù)、300可選指數(shù)、300能源指數(shù)、300消費(fèi)指數(shù)、300信息指數(shù)以及300醫(yī)藥指數(shù)的收益率。
   ��三、實(shí)證研究
  1.OLS
  初步的OLS結(jié)果如下
  r_sh300=0.17r_cailiao+0.02r_dianxin+0.17r_gongye+0.3r_jinrong+0.1r_kexuan+0.09r_nengyuan+0.05r_xiaofei+0.02r_xinxi+0.02r_yiyao-0.01
  
  通過(guò)研究估計(jì)方程的系數(shù)以及統(tǒng)計(jì)量,可以發(fā)現(xiàn)每個(gè)解釋變量的系數(shù)都顯著不為零,而常數(shù)項(xiàng)在5%的顯著性水平下也不為零。擬合優(yōu)度R2表明被解釋變量的解釋程度達(dá)到了99%以上。
  不過(guò)由于數(shù)據(jù)是時(shí)間序列,因此要進(jìn)行時(shí)間序列的分析,避免錯(cuò)誤的回歸結(jié)果。
  2.單位根檢驗(yàn)
  對(duì)每個(gè)解釋變量以及被解釋變量序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn),每個(gè)解釋變量和被解釋變量序列都是平穩(wěn)的。
  3.序列相關(guān)性
  接下來(lái)我們考慮殘差的序列相關(guān)性問(wèn)題。根據(jù)前面OLS得到的結(jié)果,DW統(tǒng)計(jì)量為1.74,因此殘差很有可能存在著自相關(guān)關(guān)系。
  通過(guò)自相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)圖可以發(fā)現(xiàn),殘差序列存在著自相關(guān)問(wèn)題。進(jìn)一步通過(guò)觀察,可知存在著AR(1)特征,而MA特征不明顯。因此,對(duì)原來(lái)的模型進(jìn)行AR(1)調(diào)整。經(jīng)過(guò)AR(1)調(diào)整之后,模型的DW統(tǒng)計(jì)值為2.005542>2,殘差的序列自相關(guān)問(wèn)題得到了很好的解決。
  4.異方差問(wèn)題
  首先對(duì)經(jīng)過(guò)AR(1)調(diào)整之后的模型進(jìn)行White檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明AR(1)模型沒(méi)有能夠克服異方差問(wèn)題。而在進(jìn)行修正之后,得到的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)和不修正時(shí)系數(shù)的估計(jì)量沒(méi)有太大的變化
  5.條件異方差
  無(wú)論是在經(jīng)過(guò)AR(1)調(diào)整之前還是調(diào)整之后,我們都可以從殘差的時(shí)序圖發(fā)現(xiàn),“聚集”效應(yīng)比較明顯,波動(dòng)在一段時(shí)期內(nèi)較大,而在另外一段時(shí)間內(nèi)較小。這說(shuō)明殘差很有可能存在著條件異方差性。
  下面我們通過(guò)兩種方法來(lái)驗(yàn)證條件異方差性。首先我們對(duì)經(jīng)過(guò)AR(1)調(diào)整后得到的殘差序列進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn),在2階滯后時(shí),檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明殘差存在著條件異方差效應(yīng)。靈位通過(guò)自相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)圖也可以驗(yàn)證殘差存在著異方差性。
  為了解決異方差性,我們建立GARCH(1,1)模型,模型的估計(jì)系數(shù)如下:
  在經(jīng)過(guò)GARCH(1,1)模型調(diào)整之后,殘差的條件異方差性得到了很好的解決,無(wú)論是殘差平方的自相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)圖還是ARCH LM檢驗(yàn),此時(shí)的檢驗(yàn)結(jié)果可以說(shuō)明不存在條件異方差性。
  6.共線性問(wèn)題
  最后我們來(lái)考察一下模型的共線性問(wèn)題。通過(guò)各個(gè)自變量之間的相關(guān)系數(shù)可以看到每個(gè)自變量之間都存在著明顯的相關(guān)性,這是因?yàn)楦鱾€(gè)行業(yè)之間的收益存在著相關(guān)關(guān)系,因此多重共線性問(wèn)題也難以解決。
   ��四、結(jié)論與建議
  根據(jù)經(jīng)過(guò)GARCH(1,1)模型估計(jì)出來(lái)的系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),所有滬深300行業(yè)指數(shù)的收益率與滬深300指數(shù)收益率之間都是正相關(guān)的,其中金融行業(yè)的收益率對(duì)滬深300指數(shù)收益率影響最大,其次是材料,工業(yè);而信息行業(yè)的影響最小,其次是電信,醫(yī)藥。
  根據(jù)模型的設(shè)定,可以發(fā)現(xiàn),其實(shí)每個(gè)行業(yè)前面的系數(shù)都是行業(yè)β值的倒數(shù),系數(shù)越大,β值越小。因此根據(jù)模型的結(jié)論,可以發(fā)現(xiàn)金融行業(yè)的β值最小,而信息行業(yè)的β值最大。在進(jìn)行投資的時(shí)候,在市場(chǎng)上升時(shí)應(yīng)選擇信息行業(yè),而在市場(chǎng)下跌時(shí)應(yīng)選擇金融行業(yè)。這在一定程度上和我們已知的現(xiàn)實(shí)情況是一致的。
  不過(guò)本文的模型仍然存在著一定的問(wèn)題。
  首先滬深300行業(yè)指數(shù)包括的范圍偏大,如300金融指數(shù)中包括了銀行、券商、保險(xiǎn)和房地產(chǎn)等板塊,300材料指數(shù)中包括了有色金屬、鋼鐵等板塊,300能源指數(shù)中包括了煤炭、石化等板塊。要更清晰和更準(zhǔn)確地把握各個(gè)行業(yè)或各個(gè)板塊與滬深300指數(shù)間的關(guān)系,有必要將目前所使用的滬深300行業(yè)指數(shù)的分類進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化,以達(dá)到更精確的效果。
  其次,在滬深300的成份股中,各個(gè)行業(yè)的個(gè)股數(shù)目和所占權(quán)重分布不是非常均勻。金融、工業(yè)、材料等行業(yè)個(gè)股數(shù)目多,權(quán)重大,而信息、電信等行業(yè)個(gè)股數(shù)目少,權(quán)重小。這在一定程度上會(huì)對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果造成誤差。這些問(wèn)題都有待后續(xù)研究進(jìn)行改善。
  

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