上证综合指数收益分布参数的贝叶斯估计 摘要 中国的股票市场由深圳和上海两大证券交易所组成，分析一个市场的状况的可基本了解股票市场概况。贝叶斯统计推断如今已成为与经典学派（频率学派）并列的两大学派之一。本文在详细介绍了贝叶斯参数估计方法后，利用其对上证综合指数收益率分布的参数进行了估计。结果表明，02-08-09--08-03-28上证综合指数收益率服从均值为0.00056964，方差为0.000249818的正态分布。 关键词贝叶斯方法参数估计上证综合指数
一、引言 金融资产价格及其收益率分布的假定是现代金融理论和金融市场风险分析的重要基础。在对股市收益率分布函数的分析中，通常有两种不同的思路：其一是分析价格的形成机制，即分析导致股价产生变动的原因，如剖析信息的到达、交易量与交易行为对价格变动的影响，然后再寻找一个合适的分布函数来描述经验数据；另一种方法是通过直接对经验数据进行分析，如研究收益率数据的基本统计特征（如尖峰、厚尾、非对称性与稳定性等），再根据数据的这些经验特征拟合分布。本文将主要研究资产收益率分布的函数。 在研究中，理论界通常假设资产价格遵循对数正态分布，即其收益率服从正态分布，而大量经验数据也表明收益率确实遵循正态分布。正态分布假设观点始于法国数学家Bachelier，他在确定标的资产价格变动规律的过程中，发现资产价格的无条件分布为正态分布；Kendall对英国股市价格数据进行研究，认为股票价格的变化近似服从正态分布；Osborne对美国股市的收益率数据进行了研究，认为用几何布朗运动来描述股价的变动是合适的；Black Scholes 创立的资本资产定价模型，利用扩散过程来描述资产价格运动；M erton创立了跳—扩散模型，将扩散过程和跳跃过程综合起来描述资产价格的运动。描述股票收益率行为的正态分布模型的基本理论假设是： 1 、对每一
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1710929985.html, 基于ARCH模型对上证指数收益率进行分析 作者：林芝燕姜弘 来源：《商情》2017年第03期 （天津工业大学天津 300387） 【摘要】本文利用ARCH模型取代传统的计量分析方法采用定性定量分析2011年1月4日到2015年12月31日的上证指数收益率，分析表明股价变动存在明显的“尖峰”、杠杆效应、波动丛集性和波动持续性等特征。股票的换手率较高，波动大且易受人为因素的影响。 【关键词】ARCH模型上证指数收益率 ARCH效应 一、引言 （一）研究背景 我国股票市场成长迅速，然则制度方面还不完善，有着与成熟市场相关性低，市场有效性差的缺陷。正是由于这个原因，本文搜集最新的股市数据并采用ARCH族模型从定性和定量 两个方面分析我国的上证综合指数收益率的波动，以反映我国股市波动情况。 （二）研究现状 许多学者对股市进行了ARCH效应的研究，例如Ng 等（1991）和 Lee and Ohk （1991）采用ARCH 类模型对太平洋沿岸地区股票收益伴随时间的变化进行研究。Crouhy和Rockinger （1997）对世界21个重要股市利用AT？GARCH 和HGARCH 模型进行实证分析。除此之外，还有学者在研究股市波动时采用极值法、技术分析法等方法。 二、时间序列理论模型概述 时间序列，也称动态数列，是指将在相同统计指标下得到的数值，以发生时间为顺序进行排列的数列，是通过现有的历史数据预测未来的数据。 传统计量经济学采用方差来测量金融市场收益的风险，并假设收益样本满足同方差假定，然而按照现代金融理论的发展，这个假定不能明确表明金融市场收益变化的规律。Engle （1982）提出了目前广为人知的自回归条件异方差 ARCH，简称ARCH模型。ARCH模型采 用自回归模型描述误差项的方差，此时误差项不是随机的。 三、实证分析
1月13日至16日中信证券连续减持，合计减持套现资金超过100亿元。 1月19日受证监会打压融资融券的影响，上证指数跳空低开-5.53%，以-7.70%报收。 3月17日突破3500 点轮动上涨成新常态。 4月10日沪指站上4000点，大盘正式进入“4”时代，日均成交量牢牢站稳1万亿。 4月16日四月份再次通报规范两融时，市场已无过大反应。 4月22日沪指再次登上七年之巅，距离4400点已不足半步，人民日报发出“4000点才是A 股牛市的开端”的呼喊，多头力量开始实际行动。 5月4日上证指数日线MACD顶背离。5月5日、6日、7日，由于打新冻结大量资金，上证指数出现了牛市中极罕见的连续三根大阴线。同样，这次也很快收复失地创出新高。下跌的主要动力集中在前期涨幅过大的中字头股票、电力、钢铁等板块上。 5月11日大盘基本企稳，牛市的调整暂时告一段落，后期股指的持续走高将是大概率事件。5月13日，中国核电首发申请通过审核，拟募集资金162.5亿元(2007年10月超级大盘股中国石油IPO，当月大盘见顶6124点)。 5月21日上证综指重新企稳并站上了4500点关口，普涨格局延续“中小创”再续新高。 5月25日两市成交创下2.1万亿天量，5000点近在咫尺。贾跃亭拟减持公司股份总数8%的股票，套现约100亿元。 5月28日，汇金公司减持了工行与建行的股份，中国核电单只个股冻结的资金量超过1万亿，上证指数暴跌6.50%。 6月3日，国泰君安上市过会，单只新股冻结资金超过3万亿元。 6月5日场外资金入市仍然较为积极，两融余额突破两万亿元大关，基金发行热度升温，阳光私募发行力度也很大。场外资金的持续流入推动了股指的大幅攀升。同时，券商通过降低折算率和约束配资等方式来控制两融和其他杠杆资金的快速扩大，可能对资金入市的积极性
上证指数20年里涨跌大体相等回顾上海股市历史数据 2010年上证指数收盘点位是2808.08点，但是，在3个“发”没有给2011年股市带来好运，昨天上证指数报收2199.42点，2011年K线收出大阴线，这样，上海股市20年的历史上，年K线阴线达到10根。不过，总体上20年来上证指数上涨和下跌的年份大体相等，上涨的时候略多一点。 上证指数从1990年到2011年总共有22根年K线，其中，12根是阳线，10根是阴线，涨跌基本平衡，上涨略多一些。观察上证指数收阴线的10根年K线，大部分是连续2根，如1994年和1995年连续2年下跌，2001年和2002年连续2年下跌，2004年和2005年连续2年下跌。至今上证指数没有出现过连跌3年，2010年和2011年上证指数又是连跌2年，那么，明年是不是可能开阳线呢？ 再看跌幅，虽然20年来有10年是下跌的，但是，上证指数跌幅超过20%的也不过只有4次，跌幅最大的是2008年，上证指数下跌65.39%，1994年和2001年上证指数跌幅也超过20%，分别下跌22.3%和20.62%，然后就是今年下跌了21.68%，成为历史上第三大年跌幅。总体看，上海股市有10年是下跌的，但跌幅不算很大。 为了让读者了解20年来上海股市的涨跌情况，将上证指
数每年涨跌数据附在后面。 上证指数历史上年涨跌幅 ■1990年，开盘96.05点，最高127.61点，最低95.79点，收盘127.61点。 ■1991年，开盘127.61点，最高292.75点，最低104.96点，收盘292.75点，上涨129.41%。 ■1992年，开盘293.74点，最高1429.01点，最低292.76点，收盘780.39点，上涨166.57%。 ■1993年，开盘784.13点，最高1558.95点，最低750.46点，收盘833.8点，上涨6.84%。 ■1994年，开盘837.7点，最高1052.94点，最低325.89点，收盘647.87点，下跌22.3%。 ■1995年，开盘637.72点，最高926.41点，最低524.43点，收盘555.29点，下跌14.29%。 ■1996年，开盘550.26，最高1258.69点，最低512.83点，收盘917.02点，上涨65.14%。 ■1997年，开盘914.06点，最高1510.18点，最低870.18点，收盘1194.1点，上涨30.22%。 ■1998年，开盘1200.95点，最高1422.98点，最低1043.02点，收盘1146.7点，下跌3.97%。 ■1999年，开盘1144.89点，最高1756.18点，最低1047.83点，收盘1366.58点，上涨19.18%。
上证指数收益率ARCH效应分析 本文以上证指数为研究对象，选取了从2001年1月2日到2006年12月29日一个时间窗口总共1444个收盘价P i（i=1,2…..1444），并用这1444个收盘价计算出对数收益率Log(sh/sh(-1))为样本数据，利用Eviews软件对上证指数收益率ARCH效应进行分析。 一、序列平稳性检验 将收盘价对数处理化后的对数收益率导入Eviews，利用单位根检验，经处理后的数据如图1所示。 图1、上证对数收益率ADF检验结果生成图 如图可以看出，P值很小，且ADF统计值在1%，5%及10%的显著水平下，单位根检验的临界值分别为-3.964421,-3.412930及-3.128458，检验统计量值为-37.06543且绝对值很大，远小于相应的DW临界值。从而拒绝H0，表明2001年1月2日到2006年12月29日的对数收益率为平衡时间序列,不存在单位根，也可通过下面的时序图看出。
由时间序列图可以看出，在相当长的时间内，上证对数收益率波动都比较小，可见序列是平稳的。 二、自相关性检验 自相关系数表示的是当前值与滞后值的相关系数，偏自相关系数考虑了所有滞后值之后的预测能力而计算当前和滞后序列的相关性。用EVIEWS 中的VIEW-CORRELOGRAM 生成自相关图，滞后阶数为25，通过自相关图可以看出，上证收益率具有自相关性。 图3、上证对数收益率相关图 三、模型选择 由模型定阶可以发现，在ARMA （p,q ）中，分别选取（p,q ）为(1,1),(2,2), ,(3,3),(3,4)几个数据进行模型估计，观察各模型的P 值和T 统计量。 图2、上证对数收益率时序图
图一 1991.1到2010.12的和t X LN _t Y LN _从直观上对数上证指数较为平稳但也有一定的上扬趋势，对数t X LN _成交量含有上扬的趋势，不同历史时期的波动存在显著性的差异，下t Y LN _、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵
上证指数波动趋势分析 一、内生动力 1.超卖超买 （1）随机指数KDJ 由KDJ线来看，目前股市处于超卖阶段，K、D、J三线都位于20以下，处于超卖时期，根据其周期来看，虽上涨不会过于强势，但是上涨不可避免，一周左右会涨到高点。 （2）相对强弱指数RSI 从RSI线来看，目前属于6日RSI 线向下跌破15超卖期的反弹上涨时期，后市依然看涨（一周内依然上涨势头生猛，一个月之内整体趋势会是上涨）。 二、外生动力 1．需求 （1）存款准备金率 4月22日是今年第四次上缴存款准备金的日子，面对约3600亿元资金的缴款“洪峰”，21日银行间市场资金面骤然紧张，资金价格全线飙升，尤以隔夜回购加权平均利率涨幅最大，昨日跳升了180个基点。业内人士分析，存款准备金率数次上调的累积效应已逐渐显现，不排除二季度存款准备金率继续上调的可能性，资金面宽松态势或将发生逆转。
央行上调存款准备金率，有以下几方面的影响： 1）银行：银行可用的资金相对少了，贷款利润会减少，这对于目前仍然以存贷利差为主要利润来源的银行的业绩有一定影响；另一方面，会催促银行更快向其他利润来源跟进，比如零售业务、国际业务、中间业务等，这样也会进一步加强银行的稳定性和盈利性。 2）企业：资金紧张，银行会更加慎重选择贷款对象，倾向于规模大、盈利能力强、风险小的大企业，这会给一部分非常依赖于银行贷款的大企业和很多中小企业的融资能力造成一定影响。强者更强。 3）股市：影响非常有限，幅度比预期低，而且就目前大部分银行的资金来说，都还比较充裕，这个比例对其贷款业务能力相当有限；另一方面，市场很早就已经预期到人民银行的紧缩性政策，所以股市在前期已经有所消化，只是在消息出台时的瞬间反映一下而已。 （2）利率 利率是影响股市走势最为敏感的因素之一 . 根据古典经济理论, 利率是货币的价格, 是持有货币的机会成本, 它取决于资本市场的资金供求 . 资金的供给来自储蓄, 需求来自投资, 而投资和储蓄都是利率的函数 . 利率下调, 可以降低货币的持有成本, 促进储蓄向投资转化, 从而增加流通中的现金流和企业贴现率, 导致股价上升 . 所以利率提高, 股市走低；反之, 利率下降, 股市走高 . 利率变动与股价变动关系可以从三方面加以描述： 1）根据现值理论, 股票价格主要取决于证券预期收益和当时银行存款利率两个因素, 与证券预期收益成正比, 与银行存款利率成
上证指数的主要影响因素分析 摘要：从1990年12月上海证券交易所成立以来，我国股票市场在20年左右的时间里，取得了长足的进步，越来越来的股民参与其中，股票投资已成为我国投资者必不可少的投资手段之一，股市的涨跌变得与人们的生活息息相关。对我国股票市场而言，最常用的也是最重要的指标就是上证指数，对这一指数进行分析，有利于深入了解股票市场的动态。运用实证分析法，对我国1990年至2008年的上证指数作了实证分析，探寻影响上证指数的主要宏观经济因素，试图提高对我国股票市场行情变化的预见性，为个人投资者特别是机构投资者进行投资决策提供参考。 关键词：上证指数;GDP;人民币基准利率;消费者价格指数 中图分类号：F8 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）12-0140-02 1 理论概述 对于金融市场和宏观经济波动之间关系的讨论，要追溯到金融对于真实经济的作用这一争议问题上来。就这一问题的讨论，西方学者从不同的角度和研究方法上得到的答案并
不一致，可以分为“否定论”和“肯定论”两种观点。“否定论”如Robinson（1952）把金融发展看作是企业扩张被动的随从。相反，“肯定论”认为在没有充分理解经济增长的情况下就不能完全否定金融对于经济增长的作用。 其中，Schumpeter（1912）阐述了企业融资的来源，强调了金融市场对投资项目的甑别所起的作用，以及金融服务对于刺激技术创新和推动未来经济增长的重要作用。来自芝加哥大学的EugeneFama（1990）利用美国1953-1987月度、季度和年度数据进行的回归分析发现股市收益率和未来产 出的增长率之间存在明显的正相关关系，他认为这是投资者对于公司上市未来现金流的预期在现期股价上的反应，股市在美国确实起到了经济晴雨表的作用。Rochester大学的WilliamSchwert（1990）在Fama的基础上利用1889-1988年整整100年的数据进行的实证检验同样证实了这一结论的可靠性。世界银行经济学家Levine等人（1996）通过实证检验发现人均GDP较高的国家，其证券市场发展程度也较高。按照Chen，Roll和Ross（1986）提出的所谓“简单而又直观的金融理论”，一个国家的证券市场指数受到来自经济增长，实际利率和通货膨胀率等宏观经济因素影响。Harris （1997）对发达国家和发展中国家的上述关系进行了分析，结果表明，在发达国家中证券市场与宏观经济之间存在相互促进的正向关系，但是在发展中国家两者之间关系表现的比
上证系列指数的总体介绍 作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，由上海证券交易所编制并发布的上证指数系列是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、A股指数、B股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列，其中最早编制的为上证综合指数。为推动长远的证券市场基础建设和规范化进程，2002年6月，上海证券交易所对原上证30指数进行了调整并更名为上证成份指数（简称上证180指数）。上证成份指数的编制方案，是结合中国证券市场的发展现状，借鉴国际经验，在原上证30指数编制方案的基础上作进一步完善后形成的，目的在于通过科学客观的方法挑选出最具代表性的样本股票，建立一个反映上海证券市场的概貌和运行状况、能够作为投资评价尺度及金融衍生产品基础的基准指数。上证50指数是根据科学客观的方法，挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股，以便综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况。上证红利指数挑选在上证所上市的现金股息率高、分红比较稳定、具有一定规模及流动性的50只股票作为样本，以反映上海证券市场高红利股票的整体状况和走势。 上证指数系列从总体上和各个不同侧面反映了上海证券交易所上市证券品种价 格的变动情况，可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动状况，从而给投资者提供不同的投资组合分析参照系，随着证券市场在国民经济中的地位日渐重要，上证指数也将逐步成为观察中国经济运行的"晴雨表"。 为保证指数编制的科学性和指数运做的规范性，上海证券交易所成立了国内首个指数专家委员会，就指数编制方法、样本股选择等提供咨询意见。 [编辑本段] 上证系列指数 上证指数列表 指数名称基准日期基准点数成份股数量相关全收益指数 成分指数 上证180 2002-06-28 3299.06 180 上证180全收益 上证50 2003-12-31 1000 50 上证50全收益 上证中盘2003-12-31 1000 130 上证中盘全收益 上证小盘2003-12-31 1000 320 上证小盘全收益
上证指数价量之因果关系研究 潘冠中?龙超姜近勇 (云南财经大学金融学院) 摘要：本文主要论证了上证指数收益率和它的交易量之间的两种因果关系，Granger因果关系和同期因果关系。本文同时分析了三种交易量指标：成交金额，成交量和换手率。成交量与收益率的相关性最强，并且估计出的VAR模型的一阶滞后项回归系数显著。因此我们选择成交量作为交易量指标来展开分析。Granger因果检验拒绝了收益率(成交量)不Granger导致成交量(收益率)，不过价对量的预测能力更强一些。收益率对自身和成交量冲击的反应很快趋近于零，但成交量对自身和收益率冲击的反应能持续很长一段时间。成交量只能解释1%左右的收益率变化，而收益率则能解释30%左右的成交量变化。收益率与成交量的同期因果关系为成交量同期导致收益率，表现为量升的同时股价上涨。 关键词：上证指数收益率交易量Granger因果关系同期因果关系 一、引言 经典的资产定价模型专注于资产价格与风险之间的对应关系，如Sharpe(1964)、Merton (1973)、Ross(1976)等，要获得高的期望收益，投资者必须承担高风险，而风险则由风险因子对应的β值来衡量。在这些理论模型中，资产的交易量从来没有出现过。而交易量与资产价格的一些联动关系在现实的市场交易中频频出现，如价格的快速拉升往往伴随着成交量的急剧放大，龙头股、明星股的换手率大大超过一般的股票。因此，交易量不起作用的资产定价模型很难说是一个完善的模型(Hong and Stein(2007))。近年来，国外有些文献实证了资产价格与成交量的联动特征，如Karpo?(1987)、Gallant,Rossi,Tauchen(1992)、Lo and Wang(2001)，有些文献则建立理论模型用以解释这些特征，如Lo and Wang(2006)、Scheinkman and Xiong(2003)和Hong and Stein(2007)。国内也已有学者开始一些实证研究，如陈怡玲和宋逢明(2000)揭示了中国股市存在不对称的交易量―价格变动关系，刘国光(2003)发现中国深圳A股市场股票交易量和股票收益之间存在双向因果关系，童明余和董景荣(2005)也得出了沪深两个股市的类似结论。本文则引入Geweke(1984)总结的因果关系概念及计量模型框架，考察上证A股综合指数(以下简称上证指数)收盘价和交易量之间的因果关系（也就是价量之间的预测关系）。与刘国光(2003)、童明余和董景荣(2005)不同的是，我们考察的因果关系有两种，Granger因果关系和同期因果关系，并以脉冲反应函数和方差分解详细分析了价量关系；我们还同时分析了三种交易量指标：成交金额，成交量和换手率。 本文以下第二部分描述并初步处理了研究所用数据；第三部分介绍了Geweke(1984)的因果关系概念；第四部分分析了价量的Granger因果关系，还包括脉冲反应函数和方差分解的分析；第五部分分析了价量的同期关系；第六部分总结了全文。 二、数据描述 1.上证指数 本文的研究选取了2000年1月4日至2006年12月22日上证指数收盘价和交易量数据，来自于Wind数据库。在七年（不包括2006年最后一周）的样本区间中，共有1678个交易日，平均?通讯作者，电子邮件：panguanzhong@https://www.doczj.com/doc/1710929985.html,.
上证指数计算与修正方法 一、指数计算 (一) 计算公式 1. 上证指数系列均采用派许加权综合价格指数公式计算。 2. 上证180指数、上证50指数等以成份股的调整股本数为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期样本股的调整市值/基期)×1000 其中，调整市值=∑（股价×调整股本数）。 上证180金融股指数、上证180基建指数等采用派许加权综合价格指数方法计算，公式如下： 1000×=基期值 报告期样本股的调整市报告期指数 其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数×权重上限因子)，权重上限因子介于0和1之间，以使样本股权重不超过15%（对上证180风格指数系列，样本股权重上限为10%）。 调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。根据国际惯例和专家委员会意见，上证成份指数的分级靠档方法如下表所示。比如，某股票流通股比例（流通股本/总股本）为7%，低于10%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间(30，40]内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。 流通比 例（%） ≤10 (10，20](20，30] (30，40](40，50](50，60](60，70] (70，80]>80 加权比 例（%） 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100 3. 上证综合指数等以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期成份股的总市值/基期)×基期指数 其中，总市值 = ∑（股价×发行股数）。 成份股中的B 股在计算上证B 股指数时，价格采用美元计算。 成份股中的B 股在计算其他指数时，价格按适用汇率（中国外汇交易中心每周最后一个交易日的人民币兑美元的中间价）折算成人民币。 4. 上证基金指数以基金发行份额为权数进行加权计算，计算公式为： 报告期指数 =(报告期基金的总市值/基期)× 1000 其中，总市值 = ∑（市价×发行份额）。 5. 上证国债指数以样本国债在证券交易所的发行量为权数进行加权，计算公式为：
基于GARCH模型对上证指数收益 率的实证分析 于梦梦西南财经大学统计学院统计学学号：214020208022 [摘要] 本文本文选取上海综合指数在2013年1月4日至2014年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据，并处理成对数收益率，在此基础上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验，发现中国股市具有明显的ARCH效应，结合ARCH模型和GARCH模型的特点，最终筛选出适合的GARCH(1，1)模型对沪市收益率序列的波动做拟合。本文最后针对中国股市的现存问题，借鉴成熟股市的经验，提出了加快发展中国股市的政策建议。 关键词：上证综合指数；ARCH效应；ARCH；GARCH模型；波动性
目录 摘要 (1) 一、引言 (3) 二、文献综述 (3) 三、中国股市波动特征 (4) 四、ARCH类模型概述 (5) （一）ARCH模型 (5) （二）GARCH模型 (6) 五、上海股市收益率的ARCH效应检验 (7) （一）数据来源和处理 (7) （二）上证综合指数日对数收益率序列t r的统计性描述 (7) （三）上证综合指数收益率序列t r的平稳性性检验——ADF单位根检验 (9) （四）上证综合指数收益率序列t r的相关性检验 (10) （五）均值方程的确定及残差序列自相关检验 (10) （六）异方差性检验 (11) 六、建立GARCH类模型 (13) （一）模型阶数的确定 (13) （二）对所建立的模型进行残差ARCH效应检验 (15) （三）建立GARCH(1，1)模型 (16) 七、实证结论分析 (16) 参考文献 (17)
——专业年级：05级信管1班小组成员：李青40511056 吴君超40511053 指导教师：俞开志 论文结构图：——
【摘要】本文主要通过对上证指数的变动进行多因素分析，建立以上证指数为因变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对上证指数进 行数量化分析，就其影响因素提出我们对上证市场宏观调控有帮助的参考性意见。 【关键词】上证指数货币供给增长率居民储蓄存款期末余额增长率上交所投资者开户数 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济飞速发展，强力带动了各行各业的健康发展，股市也是如此。对我国股票市场而言,最常用的也是最重要的衡量指标就是上证指数。对这一指数进行分析,有利于深入了解股票市场的动态,对其的多因素分析，能更好地掌握证券市场的发展趋势。 “上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数由上海证券交易所编制，于1991年7月15日公开发布，以"点"为单位，基日定为1990年12月19日，基日提数定为100点。随着上海股票市场的不断发展，于1992年2月21日，增设上证A 股指数与上证B股指数，以反映不同股票（A股、B股）的各自走势。1993年6月1日，又增设了上证分类指数，即工业类指数、商业类指数、地产业类指数、公用事业类指数、综合业类指数、以反映不同行业股票的各自走势。经过多年的持续发展，上海证券市场已成为中国内地首屈一指的市场，上市公司数、上市股票数、市价总值、流通市值、证券成交总额、股票成交金额和国债成交金额等各项指标均居首位。至2004年12月底，上证所拥有3700多万投资者和837家上市公司，上市证券品种996个。上市股票市价总值26014.34亿元；2004年，上市公司累计筹资达456.901亿元；一大批国民经济支柱企业、重点企业、基础行业企业和高新科技企业通过上市，既筹集了发展资金，又转换了经营机制。 众所周知，在近10年来，中国股票市场历经了熊市到牛市的转变，其状态
上证指数历史 上证指数历史数据【1】 (2010-04-06 18:19:30) 转载 第一轮暴涨暴跌:100点——1429点——400点。 以1990年12月19日为基期，中国股市从100点起步，1992年5月26日【星期二、壬申乙巳壬寅，上证指数就狂飙至1429.01点，历时17个月，这是中国股市第一个大牛市的“顶峰”，上证指数【暴涨1329%】。随后股市便是迅猛而恐慌地回跌，暴跌5个月后，1992年11月17日【星期二、壬申辛亥丁酉二黑】，上证指数回落至386.85(400点下方)【跌幅72.9%】。 *1992年5月26日1429.01点【星期二、壬申乙巳壬寅八白】【涨幅1329%】NO.1。 *1992年11月17日386.85点【星期二、壬申辛亥丁酉二黑】【跌幅72.9%】NO.2。 第二轮暴涨暴跌:400点——1536点——333点。 上证指数从1992年底的400点低谷启航，开始了它的第二轮“大起大落”。这一次暴涨来得更为猛烈，从400点附近极速地窜至1993年2月16日1558.95点收盘(上证指数第一次站上1500点之上)，仅用了3个月的时间，上证指数上涨了1173点，【涨幅303%】。股指在1500 点上方站稳了4天之后，便调头持续下跌。这一次下跌基本上没遇上任何阻力，但下跌时间较上一轮要长，持续阴跌达17个月之久。1994年7月29日，上证指数跌至这一轮行情的最低点325.89点【跌幅79%】。
】*1993年2月16日1558.95点【星期二、癸酉甲寅戊辰八白】【涨幅 303%NO.3。 *1994年7月29日325.89点【星期五、甲戌辛未丙辰九紫】【跌幅79%】NO.1。 第三轮暴涨暴跌:333点——1053点——512点。 由于三大政策救市，1994年8月1日，新一轮行情再次启动，这一轮大牛行情来得更加猛烈而短暂，仅用一个多月时间，上证指数就猛窜至1994年9月13日的最高点1052.94点， 【涨幅为222%】。随后便展开了一轮更加漫长的熊市。直至1996年1月19日，上证指数跌至512.83点的最低点【跌幅51%】。这一轮下跌总计耗时16个月。 *1994年9月13日1052.94点【星期二、甲戌癸酉壬寅七赤】【涨幅222%】NO.4。 *1996年1月19日512.83点【星期五、乙亥戊子乙卯一白】【跌幅51%】NO.5。 第四轮暴涨暴跌:512点——1510点——1047点。 1996年初，这一波大牛市悄无声息地在常规年报披露中发起。上证指数从1996年1月19日的500点上方启动。1997年5月12日达1510.17点。4个月时间，大盘暴涨1000点，上证指数【涨幅195%】。自1997 ”【1997.9.23跌至此期间最低点年下半年股市开始了长达两年的“调整 1025.13跌幅32.1%为时4个月】，1999年5月17日跌至1047.83点【跌幅30.6%】。 *1997年5月12日1510.17点【星期一、丁丑乙巳甲寅二黑】【涨幅195%】NO.5。