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金融统计学大作业论文 浙江万里学院

浙江万里学院2013/2014学年第2学期《金融统计分析学》大作业班级:学号:姓名:成绩:

大作业题目及要求:

题目:

证券市场**股票量价统计分析

要求:

请选择一只股票,查阅相关数据(数据可以在https://www.doczj.com/doc/a01282776.html,上下载,用户名和密码都是zjwl),对该股票过去五年的价格、交易量之间的关系进行统计分析,并形成不少于3000字的课程论文。

1、论文内容需要包括以下要点。

(1)该股票过去五年日收益率、日波动幅度、交易量的总体及各年的描述性统计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)。

(2)上证综指过去五年日收益率、日波动幅度、交易量的总体及各年的描述性统计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)。

(3)利用相关系数的统计方法,分析该股票日收益率与上证综指日收益率之间的关系,并分析各年是否有较大的差异;

(4)利用回归分析的方法,计算该股票的贝塔值,并分析各年是否有较大的差异;

(5)利用相关系数的统计方法,分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对数之间的相关关系,并分析各年是否有较大的差异;

(6)利用相关系数的统计方法,分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅度以及日成交量的对数之间的相关关系,并分析各年是否有较大的差异;(7)利用回归分析的方法,分析该股票日波动幅度的影响因素;

(8)对上述的问题进行综合,总结股票的量价关系;

2、论文格式及其他要求

(1)论文符合论文的一般格式,有摘要、正文等部分组成;

(2)论文根据《金融统计分析学》课程大作业模版的格式要求进行撰写,字体为5号宋体,1.5倍行距;

(3)论文的结论需要有实证数据和图表的支撑;

(4)表格需要有表头,图需要有图尾;

(5)不是很重要的数据截图可以略去,保持论文的整体美观性;

(6)论文的结论严密,是基于实证分析得出。

过程:

该股票和上证综指过去五年日收益率、日波动幅度、交易量的总体及各年的描述性统计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)。

数据预处理:

上证综指日收益率和日波动幅度=(收盘价-昨收盘价)/昨收盘价*100%

青岛海尔股票的日波动幅度用数据当中的日振幅。

数据处理:

1.平均值的计算

理论:

几何平均数:

算术平均数:

(1)采用几何平均数来计算日收益率和日波动幅度的均值。由于当日收益率和日波动幅度的计算涉及到前一日的数据,即收益率和日波动幅度本身连乘积的关系,并且算术平均数和调和平均数容易受极值影响。

Excel中用geomean函数来求几何平均数。

(2)采用算术平均数来计算交易量的均值。

2.中位数的计算

理论:

Excel中用MEDIAN函数来求中位数

3.标准差的计算

理论:

Excel中用STDEV函数来求标准差

4.离散系数

理论:

课程代码:1H13825

学分/学时:3/48成绩:

金融统计分析学

大作业

大作业题目:证券市场青岛海尔(600690)

股票量价统计分析

任课老师:

姓名:

学号:

班级:

证券市场青岛海尔(600690)股票量价统计分析

摘要:本次大作业的选用青岛海尔(600690)股票来进行股票统计分析。通过对股票的常规的描述性统计和其本身一些属性的相关性分析来研究股票日波动幅度的影响因素。

关键字:日波动幅度;相关分析;回归;上证综指;

一、该股票和上证综指过去五年日收益率、日波动幅度、交易量的总体及各年的描述性统计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)。

数据预处理:

日收益率=(收盘价-昨收盘价)/昨收盘价*100%+1

日波动幅度= 最高价-最低价

最后对所有的数据进行部分删除(数值是空的删除),再按时间排序。

数据处理:

1.平均值的计算

理论:

平均指标是说明同质总体内某一数量标志在一定历史条件下一般水平的综合指标,具有将数量差异抽象化,只能就同类现象计算,能反应总体变量值的集中趋势的特点。其作用表现为可用于同类现象在不同空间条件下的对比,可用于同一总体指标在不同时间的对比,可作为判断事物的一种数量标准和参考,可用于分析现象之间的依存关系和进行数量的估算。几何平均数

算术平均数

方法:

(1)采用几何平均数来计算日收益率的均值。由于当日收益率的计算涉及到前一日的数据,即日收益率本身连乘积的关系,并且算术平均数和调和平均数容易受极值影响。

Excel中用geomean函数来求几何平均数。

(2)采用算术平均数来计算交易量和日波动幅度的均值。

Excel中用average函数来求算术平均数。

操作如图1,图2:

图1

图2

2.中位数的计算

理论:

现象总体中各单位标志值按大小顺序排列,居于中间位置的那个标志值就是中位数。

其位置对应的数值就中位数数值。

方法:

Excel中用MEDIAN函数来求中位数

操作如图3:

图3

3.标准差的计算

理论:

标准差是各单位标志值与其算术平均数的离差平方的算术平均数的平方根。

方法:

Excel中用STDEV函数来求标准差

操作如图4:

图4

4.离散系数

理论:

离散系数也称为标志变动系数。各种标志变动度指标都可以计算离散系数,来反应总体个单位标志值得相对离散程度。

方法:Excel中用标准差和均值直接就能计算出离散系数

操作如图5:

图5

补充:以上的操作过程的截图以青岛海尔股票的日收益率为例。

总结果:

表1青岛海尔股票

表2上证综指

二、利用相关系数的统计方法,分析该股票日收益率与上证综指日收益率之间的关系,并分析各年是否有较大的差异;

理论:

方法:excel中用correl函数计算相关系数

操作如图6:

图6

结果:

表3历年的相关系数

年份相关系数

2009 0.628579883

2010 0.538555267

2011 0.713445607

2012 0.555935176

2013 0.545451072

分析:

历年来看,青岛海尔股票的日收益率和上证综指的日收益率总体相关程度一般和每年相差不大,且为正相关程度一般。但在2011年相关性最高为71%,最低是2010年53%。

三、利用回归分析的方法,计算该股票的贝塔值,并分析各年是否有较大的差异;

图7 2009年回归分析

图8 2010年的回归分析

图9 2011年的回归分析

图10 2012年的回归分析

图11 2013年回归分析

表 4 历年值

年份值

2009 0.955344

2010 0.930705

2011 1.206329

2012 1.087682

2013 1.106409

分析:

青岛海尔股票的历年值都在1附近波动,说明青岛海尔股票的日收益率和上证综指的日收益率呈正相关,快接近于线性相关。

四、利用相关系数的统计方法,分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对数之间的相关关系,再分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅度以及日成交量的对数之间的相关关系,并分析各年是否有较大的差异;

理论:

方法:

Excel中用ln函数求得日成交量的对数,再用correl函数求得相关系数。

操作如图12:

图12

(补充:上图以股票的日波动幅度和上证综指的日波动幅度相关性分析为例)

结果:

表5股票日波动幅度与该股票的成交量的对数的相关系数表

年份成交量

2009 -0.02647

2010 0.462597

2011 -0.24706

2012 0.663829

2013 0.566474

分析:

股票日波动幅度和股票成交量的对数相关系数这五年变化较大,2009年和2011年是负相关,尤其是2011年相关系数达到-0.24706。但在其余几年,其相关系数都为正,还处于有相关性的水平,只是相关性一般,2012年最高为0.663829。

表 6 股票日波动幅度和上证综指的日交易量的对数和日波动幅度

年份日交易量日波动幅度

2009 0.060278 0.413709

2010 0.312199 0.44551

2011 0.572232 0.299038

2012 0.305428 0.430846

2013 0.092034 0.184757

分析:

股票日波动幅度和上证综指日交易量的对数的相关系数比股票日波动幅度和上证综指日波动幅度的相关系数来得更加波动一些,因为前者的最小值为2009年的0.06和最大值为2011年的0.572,其极差达到0.6左右,而后者的最小值为2013年的0.185和最大值为2010年的0.445,其极差只有0.25左右。说明股票的日波动幅度和上证综指的日波动幅度的变化更为吻合,即更具相关性。

五、利用回归分析的方法,分析该股票日波动幅度的影响因素;

图13 股票日波动幅度和股票日成交量对数的回归分析

图14 股票日波动幅度和上证综指的日交易量的对数和日波动幅度从以上两张图看出,股票的日波动幅度和股票自身成交量的对数没有很密切的关

系,其值为 4.13*10-9,同理和上证综指成交量的对数也没有密切的关系,其值为

0.0043。但股票的日波动幅度和上证综指的日波动幅度有着相比其他两个因素较高的相

关性,其值为0.2092。

六、对上述的问题进行综合,总结股票的量价关系;

从以上几个问题中看出,股票的日波动幅度和自身或者上证综指成交量的对数关系不是很紧密。但股票的日波动幅度和上证综指的日波动幅度有着一丝的关系,这也说明青岛海尔股票的走势和上证综指的指数变化有关系,即青岛海尔股票有系统性风险。参考文献:

[1] 刘梅红,金融统计学

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