时间序列分析股票分析

时间序列分析股票分析（精选12篇）

时间序列分析股票分析 篇1

1 引言

市盈率是某种股票每股市价与每股盈利的比率,是很具参考价值的股市指针,许多学者对于影响市盈率的因素做了很多研究,李晓丽等认为影响股票市盈率最主要的因素是股价和公司经营业绩.吴世农和吴育辉指出影响市盈率上午三大因素为:企业发展前景、未来收益、风险.臧苏渝指出,多种因素影响市盈率,最重要的是企业以所在行业所处地区的经济发展潜力和市场利率水平.但大多数学者仅阐释了影响市盈率的因素,很少有实证分析,本文直接从市盈率指标对股票决策做出短期时间序列分析,建立时间序列模型,对股票市盈率做短期预测分析.

2 时间序列模型

2.1 ARMA模型

ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model)模型,自回归滑动平均模型是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成,分为以下三种:

则称时间序列yt为服从p阶的自回归模型

自回归模型的平稳条件为滞后算子多项式

2.2 自回归滑动平均模型ARMA(p,q)

如果时间序列yt满足:

则称时间序列yt为服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。

3 ARMA模型对单只股票市盈率建模的分析与预测

股票市盈率一般为该股票每日的收盘价格除以对应每股的税后收益率,数据的获得相对容易,本论文在新浪财经网上获得相关数据。以中国银2015.10-2016.3数据作为分析对象,并截取部分数据计算出相应的市盈率。

4 模型平稳性检验

由单位根检验得知,说明序列是非平稳的。通过一阶差分,得到折线图,再进行单位根检验,如图2。

从图像和ADF检验的结果看出,折线图可视为是平稳的,本值分别小于于1%,5%,10%的显著水平下的临界值,说明序列是平稳的。

5 模型参数估计

首先从样本数据的自相关和偏自相关函数出发,即图2中国银行股票市盈率的自相关和偏自相关函数,可以看出偏自相关系数(k=1)时明显异于0,当(k>1)以后。且由于一般的经济系统中没有季节因素情况下,其自回归的阶数一般不超过5阶,移动平均不超过2阶[5].从估计方程中可以看出,常数项显著为0,AR(1)都显著地不为0,切调整的拟合优度为0.203194,模型拟合的较好。

6 参数估计ARMA(p,d,q)模型

由二阶差分后的自相关和偏自相关函数建立ARIMA(p,d,q)模型,首先模型是二阶差分得到的,故d=2,根据图8得到的自相关和偏自相关图可以看对于自相关系数,当k≥1以后,样本自相关函数的rk都落在了95%的置信区间[-0.156,0.156]的内部,因此在5%的显著性水平下不拒绝从滞后1期开始ρk=0的假设,故认为q=1,同样,当k≥2以后样本偏自相关函数的rk*都落在了95%的置信区间[-0.156,0.156]的内部,因此在5%的显著性水平下不拒绝从滞后2期开始ρk*=0的假设,故认为p=2,建立ARMA(2,2,1)模型,由估计方程看出,ARIMA(1,1,1)模型通过显著性检验,拟合优度相对于建立的AR(1)模型有所提高,DW统计量为1.99,无序列相关,给出相应残差的自相关图和偏自相关图,可知p值都大于0.05,所以残差为白噪声序列。因此ARIMA(1,1,1)模型为最拟合模型。

7 模型预测

根据建立的两个模型得到的方程,分别对2016年6月12日的数据做相应的预测,并得到相对误差。见表2

一般认为如果平均绝对百分误差的值低于10,则认为预测精度较高,所以两者的预测结果都相对精确,不过ARIMA(1,1,1)预测值更加接近真实值,拟合的更好。

8 结论

将时间序列分析中ARIMA模型应用到单支股票的市盈率的短期预测中,并对中国银行股票的市盈率做实证分析,发现是有规律的,故将时间序列模型用于短期预测是有意义的,故对投资者进行短期投资存在一定的经济价值。

摘要：本文从市盈率数据出发,利用时间序列分析对中国银行股票的市盈率方法进行建模,并对其进行短期分析和预测。

关键词：市盈率,时间序列分析,ARMA

参考文献

[1]李晓丽,杨建平.对股票市盈率的思考[J].西南农业大学学报,2005(3).

[2]吴世农,吴育辉.CEO财务分析与决策[M].北京:北京大学出版社,2008.

[3]臧苏渝.对中国证券市场市盈率的再认识[J].重庆工学院学报,2004(3).

[4]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].高等教育出版社,2008.

时间序列分析股票分析 篇2

股票分割的基本概念

中文名称：股票分割

英文名称：StockSplit

概念：股票分割给投资者带来的不是现实的利益，但是投资者持有的股票数增加了，给投资者带来了今后可多分股息和更高收益的希望，因此股票分割往往比增加股息派发对股价上涨的刺激作用更大。

反向分割(ReverseSplit):

反向分割的作用在于提高股票的价钱，它跟股票分割正好是相反的。在反向分割里投资人可以换到更少的股票。

分割作用

1、股票分割会在短时间内使公司股票每股市价降低，买卖该股票所必需的资金量减少，易于增加该股票在投资者之间的换手，并且可以使更多的资金实力有限的潜在股东变成持股的股东。因此，股票分割可以促进股票的流通和交易。

2、股票分割可以向投资者传递公司发展前景良好的信息，有助于提高投资者对公司的信心。

3、股票分割可以为公司发行新股做准备。公司股票价格太高，会使许多潜在的投资者力不从心而不敢轻易对公司的股票进行投资。在新股发行之前，利用股票分割降低股票价格，可以促进新股的发行。

4、股票分割有助于公司并购政策的实施，增加对被并购方的吸引力。

5、股票分割带来的股票流通性的提高和股东数量的增加，会在一定程度上加大对公司股票恶意收购的难度。

6、股票分割在短期内不会给投资者带来太大的收益或亏损，即给投资者带来的不是现实的利益，而是给投资者带来了今后可多分股息和更高收益的希望，是利好消息，因此对除权日后股价上涨有刺激作用。

股利比较

股票分割与股票股利的比较：

1、股票分割与股票股利的相同点

(1)普通股股数增加(股票分割增加更多)。

(2)每股收益和每股市价下降(股票分割下降更多)。

(3)股东持股比例不变。

(4)资产总额、负债总额、股东权益总额不变。

2、股票分割与股票股利的不同点

(1)面值变小。

(2)股东权益结构不变。

(3)不属于股利支付方式。

股票股利

(1)面值不变。

(2)股东权益结构改变。

股票市价的价值投机内涵分析 篇3

关键词：市价 价值投机 价值投资

1 股票市价与价值投机的概述

股票市价，是指股票在交易过程中交易双方达成的成交价，通常所指的股票价格就是市价。股票的市价直接反映股票市场的行情，是股民购买股票的依据。

在影响股票市价诸多因素中，宏观因素、产业和区域因素及公司因素主要是通过影响股票发行主体即公司的经营状况和发展前景来影响股票市场价格。市场因素主要是通过投资者的买卖操作来影响股票市场价格，供求关系的变化是市场因素发挥作用的主要表现形式，存在于股票市场买卖者的实际行为当中。在众多的影响因素中，市场因素使股票的市价发生波动，市价经常偏离股票价值，表现为开盘价、收盘价、最高价、最低价等形式。市场中的投资者试图利用股票市价和价值的差额进行价值投机。

股票的投机价值是金融学中一个十分重要但又充满争议的问题，对该问题的探讨，金融工程学的专家们认为必须建立在科学定义和数量分析的基础上，否则就不能有一个深入研究的平台和对研究成果进行客观评价的准则。但是文章认为股票的投机价值应该在市场交易中去论述，简要的理由就是，股票价值是动态的，相对股票市价而言是绝对的。股票在供求双方交易过程中，市价可能高于、可能低于其价值。时至今日，大陆股票市场没有看空机制，因此投机价值可以分两种情况：市价低于价值时，其相差的部分就是该股票的正投机价值；反之，就是该股票的负投机价值。正负投机价值概括为投机价值。正投机价值与股票投资者的预期收益趋于一致，有助于市价看涨。一旦市价超过股票价值，投机过度就形成负的投机价值，此时在市场经济不发达的国家往往伴随着经济过热和国家采取各种政策对股市进行干预。

简单地说，价值投机就是对投机价值进行的投资，具体地说，是指以上市公司的股票价值为导向，以上市公司的价值定位为依据，以股票市价和价值差额的发现为手段，利用股票市价的自然价值回归实现资本利得的投机为盈利目的的投资理念和行为。

格雷厄姆的《證券分析》被誉为投资圣经，格雷厄姆在《证券分析》中指出，“投资是基于详尽的分析，本金的安全和满意回报有保证的操作。不符合这一标准的操作就是投机。”按照格雷厄姆对投资的定义推导出，股票市场上价值投机是普遍存在的现象。

2 价值投机与价值投资

价值投机与价值投资既有区别又有极为紧密的联系。

2.1 价值投机与价值投资的联系

从原理上讲，价值投机其实属于价值投资理论的一部分，是运用价值投资理论指导实际股市投资操作的手段之一，是价值投资理论在股市中的应用。从获取利润的手段上来说，价值投机和成长型价值投资者一样，是以市价上升后的资本利得作为回报的。二者的目的相同，都是为了获得预期收益。

在股票交易市场上，股票无疑扮演着价值投资与价值投机的双重角色，在一个特定时间段股票投资者是为了获得股息等，是价值投资。而在另一个特定时间段股票投资者或许以市价为手段获得资本利得，这就是价值投机。价值投机和价值投资可以相互转换。

2.2 价值投机和价值投资的本质区别

2.2.1 投资模式的区别。无论是价值型投资者还是成长型投资者，其投资模式都是属于中长期的战略投资，投资收益来自于公司的分红回报或股价拉升，其前提都是投资者拥有超出大盘指数的长期、持续、稳定的成长潜力。本质上投资的是上市公司未来的经营业绩，投资者随着上市公司的成长而成长。而价值投机，虽然它也是建立在投资价值的分析基础之上，但是其投资收益主要来自于价值发现阶段的股价拉升差价，也就是市场公众投资者发现股票价值低估之后的价值回归过程。主观上看，一旦这个价值回归过程顺利实现，价值投机也就宣告完成。

2.2.2 投资方式的区别。价值投资通常是较长时间持有固定的几只股票，股价的短期震荡并不会影响到其投资信心，只要上市公司在未来具有可预期的成长空间，投资者就不会轻易地清仓；而价值投机关心的是市价对股票价值的反应，高抛低吸是价值投机的一般操作模式，当股票的市价上涨到市场价值合理的定位区间之后，出仓变现是其典型的选择。

2.2.3 投资环境的区别。价值投资需要一个成熟理性、健康有序、成长向上的规模化市场，拥有完善公开的信息渠道，足够的具有投资价值与业绩表现的上市公司。只有多数上市公司具有良好的成长性和盈利能力，才能支撑起一个以价值投资为主导理念的投资市场。价值投机，同样需要市场的规范和对投资价值理念的普遍认可，但由于其投资收益的动力来源于价值发现和价值回归，因此对于尚未完全成熟的新兴资本市场，价值投机具有更好的适应性和实战价值。

2.2.4 投资极端性的区别。股票市场中，价值投资非常接近股票的价值。而价值投机经常存在投机过度的问题，表现为市价极端低于其价值或者高于其价值。

3 价值投机的现实意义

3.1 价值投机的一般性

即使在以价值投资理念为主导的西方发达的资本主义市场中，价值投机依然是客观存在的重要投资策略。市场永远不是理想模型下的市场，股票的市价不会与自身实际价值相吻合，经常围绕其价值进行波动，因此股票的实际价值被市场低估或者高估的情况无时无处不在，这由客观经济规律决定。另一方面，并非所有的投资者都是长线战略投资者，作为一种风险与收益并存的投资行为模式，永远存在。

3.2 价值投机的现实性

人们创造股市，进行间接投资发行股票，起初主要是为了获得股息收益。股票进入二级市场后，随着股票交易市场的活跃，越来越多的股市投资者被股票市价的波动所吸引，纷纷放弃获取股息而转向获取股票的资本利得，投机成为股市的主要行为。价值投机和价值投资已无严格界限，本来买进准备长期投资的，如果短期股价上涨幅度大，也会卖掉而转换为投机，本来买进准备短期投机的，如果股价下跌被套也只好转换为投资。

在发展中国家的大多数新兴股市，较少有为获取股息的投资者，因为新兴股市的股价一般都比较高，股票投资的股息收益率一般都低于银行利息收益率，价值投资已没有意义。

3.3 价值投机的常态性

只要股票市场存在，就必然存在价值投机，因为股票市场中调节股票流动的指挥棒是价格杠杆，价格受供求关系的影响围绕价值波动。既然股票市价会波动，就必然存在通过低买高卖（做多）或高卖低买（做空）获取差价利润的投机活动。价值投机就是逐利，追逐利润，是资本的天性，因此价值投机是股票市场的常态，是股市正常运行的滑润剂。

4 价值投机的机制

股市投资的机会成本是货币市场或者国债市场的基准利率，仅仅为了获得同等于基准利率的股息，股市不可能发展起来。投资者的预期收益率不但要求等于基准利率，更希望获得市场风险补偿。一般情况下，到期分红时平均获得的股息实际收益率小于预期。由于股票市价的波动性，当股票市价低于价值，偏低时，价值投机者预期市价回升，因而大量买进股票，促使股票市价回升，市价从低价位往高价位趋向股票价值。股票价格偏高时，大量卖出在低价买进的股票，这种以资本利得的形式获得的收益率往往大于预期收益率。如果和股市的趋势一致时，往往会引起投机过度，不可避免地出现股市泡沫。

价值投机，追逐的是股票市价与价值的差额，当价格偏高出现泡沫时，价值投机者一般已经离开股市。过度投机者无力支撑股市高价，泡沫破裂，股票市价下跌，从高价位往低价位趋向股票价值。此过程中，价值投机者不会轻易入市，直到股票市价跌过其价值，出现投机价值时，新一轮价值投机开始实施。

参考文献：

[1]李心丹等.中国证券投资者行为研究.上证联合研究计划第三期课题报告，2002.

[2]杨奇志.证券投资者行为偏差研究及在我国证券市场中的应用[J].现代管理科学，2004.

[3]赖家元，周文.证券投资学[M].华中科技大学出版社(2007).

[4]黄长征.投机经济学[M].中国社会科学出版社(2003).

[5]谷祺，刘淑莲.财务管理[M].东北财经大学出本社(2007).

[6]孙可娜.证券投资[M].高等教育出版社(2008).

[7]吴晓求.证券投资学[M].中国人民大学出版社(2009).

时间序列分析股票分析 篇4

关键词：上证指数,股票日收益率,金融时间序列,ARCH模型,GARCH模型

一、引言

在金融计量中, 市场波动性的研究一直是国内外学者关注的重点, 近年来国内外学者也逐渐重视股票指数模型的定量化研究, 用统计模型来描述金融时间序列的波动性。最早在1982年Engle提出了ARCH模型, 即自回归条件异方差模型。 该模型用自回归的方式来解决方差随时间变化而变化的问题, 基本满足了金融时间序列波动集群和异方差性的特征。 Bollerslev (1986) 在ARCH模型的基础上对误差的方差进行建模分析, 得到了广义的ARCH模型即GARCH模型, 适用于波动性分析和预测, 而ARCH模型则变成其中一个特例。此后, Engle, Lilien和Robins (1987) 又假设条件方差和条件期望随着时间变化, 并联系在一起得到了ARCH-M模型。另外, 又有学者发现有些对条件对波动的影响是非对称性, 所以很难用对称的GARCH模型处理这一类金融时间序列。于是在此基础上, Zakoian (1994) 提出了TRACH模型, Nelson (1990) 提出了EGARCH模型, 这两种模型都是非对称模型, 对传统的GARCH模型进行了一定的修正。

在此基础上国外多位学者对股票收益率波动的ARCH现象进行实证研究。 Akgiray (1989) 在分析预测美股波动的时候, 采用了ARCH模型和GARCH模型分析, 并比较了传统的移动平均模型预测结果和此模型的预测结果, 结果发现GARCH模型预测结果较优。Bodurtha和Mark (1991) 用ARCH (3) 模型对纽约股市的月度收益率波动进行了分析。Engle和Mustafa (1992) 在研究美国股市单个股票收益率序列的时候, 证实了其存在明显的ARCH效应。

国内对金融时间序列的计量研究起步较晚, 但是近年来也有多位学者运用GARCH族模型研究了股票收益率波动。 陈健 (2003) 介绍了GARCH模型和EGARCH模型, 分析这些模型的特点和适用范围, 引入t分布取代原模型的正态分布假设, 并对上证指数进行实证研究。万蔚 (2007) 等运用GARCH、TARCH和EGARCH模型同时拟合沪市和深市的股票收益率, 实证对比分析股票收益率波动的特征。杨惟舒 (2011) 在国外学者对ARCH模型研究的基础上, 分析了中国股市是否存在ARCH效应。李玲玮 (2011) 在研究我国商业银行股票收益率波动时, 利用了GARCH模型进行实证分析, 数据选取的是我国五大国有控股商业银行, 结果证明股票收益率具有尖峰厚尾、异方差性和波动呈非对称性的特点。

本文以上证指数从2000年1月4日至2015年5月20日之间的日收盘价为样本数据进行分析, 总共3717个有效数据, 对数据进行简单预处理之后建立适当的相关ARCH模型, 并对其进行分析。

二、实证分析

1.模型介绍

大量实证分析表明, 金融时间序列数据经常出现波动异常不稳定的现象, 在某段时间内波动大, 但是在另一个时间段波动又会比较小, 这种现象在研究股票收益率波动中也经常出现。曹洁 (2011) 把这个总结为金融时间序列的两大特点, 一个是波动集群性和持续性, 也就是说如果当期是波动的, 下一期的波动会随当期收益率偏离均值的程度而加强或减弱, 波动会更大, 反之亦反;另一个特点是高峰厚尾的特点, 小概率事件发生频率高, 而且呈现非正太性和厚尾的特点。这样的时间序列数据不满足传统及计量方法的同方差假设, 所以不适用于传统的回归模型。

因此, Engle于1982年首次提出了ARCH模型, 能较好地描述金融序列的波动特性。 Bollerslev于1986年提出GARCH模型用于更好地处理厚尾性的问题, 用一个低阶的GARCH代替一个高阶的ARCH模型。本文在了解了金融时间序列的特性之后, 在研究股票收益率波动时, 建立适当的ARCH模型并对其进行检验修正, 再得出最后结论。

2.数据选取及处理

本文要研究股票日收益率波动, 选取上证综合指数2000年1月4日至2015年5月20日的日收盘价序列作为样本, 共3717个有效数据。上证综指收盘价序列是一个非平稳的时间序列, 在实际应用中, 采用对数收益率的计算方法来衡量股票收益率, 来进行模型的拟合, 并选择最合适的模型。对数收益率的公式如下:

rt=ln Pt-ln Pt-1

rt表示上证综指t期收益率, Pt为t期收盘价。本文数据均来自国泰安数据库, 实证分析结果通过Eviews6.0计算获得。

3.股票收益率的一般分析

本小节先对股票日收益率序列做一般处理和分析, 在Eviews6.0中得到该序列的时间趋势图和包含峰值、均值等特征的描述性统计量图。从图1上证综指的日对数收益率趋势图可以看出, 收益率序列rt没有比较明显的波动趋势和波动周期。然而从图中的波动可以看出收益率序列波动出现很多峰值, 以及波动比较聚集的现象。波动很不稳定, 在有的时间段内较小, 然而有的时间段内较大。

另外再观察图2的描述性统计量, 日对数收益率均值为0.000310, 标准差为0.015831。 另外偏度为- 0.129580小于零, 说明这个序列有左拖尾现象。左偏峰度为7.280142, 正态分布的峰度值为3, 说明此指数收益率的左偏峰度大于正态分布的峰度值。也就是说明日对数收益率rt具有“尖峰厚尾”的特征。另外, Jarque- Bera统计量对应的P值为0.000000, 显著地拒绝正态分布的原假设, 表明该序列不服从正态分布。这些现象也正是印证了国内外学者所言, 不能用传统回归模型研究金融时间序列数据。

4.股票收益率序列的平稳性检验和自相关检验

在了解了股票收益率序列一般特性之后, 接下来利用单位根方法检验收益率序列rt的平稳性。由表1可以看出, 收益率序列的ADF检验值为-60.114, 明显小于1%、5%以及10%显著性水平下的临界值, 而且P值为0.0001, 该检验的原假设为随机游动, 检验结果说明收益率序列拒绝原假设, 即是平稳的时间序列。

接下来检验收益率序列的自相关性, 在Eviews6.0中检验时间序列的自相关性, 分别列出该时间序列的自相关和偏自相关的图, 本文采用Q统计量检验并观察其对应的P值。实证结果显示, 1阶滞后时P=0.404, 2阶滞后时P=0.460, 3阶滞后时P=0.205, 4阶滞后时P=0.014, 5阶滞后时P=0.025…, 并且之后滞后越大, P值越接近于零。所以结果表明, 在5%的显著性水平下, 该序列存在4阶自相关。

5.模型建立

(1) 自回归方程建立和检验。经过以上对收益率序列rt的分析, 开始建立相应的模型, 设收益率序列的ARCH模型为:rt=c+i=1αβirt-1+εi

其中εt为随机误差项, 是服从零均值、方差为δ2的正态分布的随机游动, 为 βi自回归系数。

在Eviews6.0中经过多次建模尝试后发现, 滞后4阶的自回归方程具有显著性, 因此建立滞后4阶的AR (4) 模型。对于这个沪市日收益率序列的自回归模型, 用Ljung-Box Q统计量对均值方程拟合后的残差以及残差平方做自相关检验, 分析比较结果得出, 残差的自相关系数以及偏自相关系数都小于5%显著性水平下的临界值, 而原假设为残差序列相互独立, 检验结果表明不能拒绝原假设, 即残差不存在显著自相关。但是同时, 残差平方存在显著的自相关。

(2) ARCH效应检验。本文主要通过ARCH效应的拉格朗日乘数检验, 即ARCH-LM检验来判断残差序列是否存在ARCH效应。对以上均值方程进行ARCH效应检验, 采用ARCH LM检验, F统计量和LM统计量对应的P值都小于0.01, 说明在1%的显著性水平下拒绝原假设, 所以得出结论是残差平方序列存在自相关, 也就是说模型的残差序列存在自回归异方差。对上证指数收益率序列AR (4) 模型进行条件异方差的ARCH-LM检验, 在检验的阶数q=2时, 得到表2的结果。

表2给出两种检验结果, F-statistic只能作为参考, 而第二行的LM统计量值及相伴概率作为检验的标准, 当q≥2时, 样本的LM统计量值的相伴概率为0, 在1% 的显著性水平下拒绝原假设, 因此残差序列存在高阶ARCH效应, 应该选择GARCH模型。

(3) GARCH模型的选择、建立和检验。GARCH模型可以消除收益率序列的ARCH效应, 并且模拟其波动性。本文用Eviews6.0选用不同阶数值对条件方差方程进行拟合, 可以看出GARCH (1, 1) 模型最优。通过建立GARCH (1, 1) 模型并进行参数估计, 可以得到的第一部分是均值方程的估计结果, 第二部分是GARCH (1, 1) 方程的参数估计结果, 第三部分是方程的评价统计量, 最后一部分是对应特征根倒数值, 模型的参数估计见表3, 具体的估计方程如下:

均值方程表达式为:rt=0.024124rt-4+ εt

方差方程的表达式为:GARCH= 0.00000315 + 0.074296Resid (-1) 2 + 0.914373GARCH (-1)

建立GARCH (1, 1) 模型以后, 同样需要检验是否消除了ARCH效应, 接下来对均值方程进行ARCH LM检验, 检验结果见表4, LM统计量的P值明显大于5%显著性水平的临界值, 接受原假设, 即残差序列已不存在ARCH效应。所以股票收益率序列经过GARCH (1, 1) 处理之后残差序列已经不存在ARCH小于而且满足宽平稳的约束条件。

三、结论

本文主要研究沪市股票日收益率波动, 在分析了该时间序列数据的特性之后, 用GARCH (1, 1) 模型对其进行拟合, 观察中国股市收益率波动以及拟合结果得出收益率波动具有以下两大特征:

一是沪市股票日收益率的波动是平稳的, 但是不具有正态性, 表现出明显的“尖峰厚尾, 波动集群”的分布特征, 波动具有持续效应, 在某一段时间内波动大, 在另一段时间内波动小, 而且波动的影响随着时间增长而逐渐衰退。

二是股市收益率波动性存在ARCH效应, 而GARCH模型在一定程度上消除这种条件异方差性, 可以较好地拟合收益率序列, 并且上证综合指数用GARCH (1, 1) 模型拟合较好, 可以给投资者提供一定参考。

另外, 不仅是沪市, 中国股市表现出这样的波动性的主要原因, 可能是因为中国股市虽然经过多年发展已具备一定规模, 但是发展未成熟, 市场机制不够完善。另外, 存在很多投机性高于投资性的短线投资者, 股票换手率高, 使得股票市场波动性不稳定。

参考文献

[1]Akgiray.V.Conditional Heteroskedasticity in Time Series of Stock Returns:Evidence and forecasts[J].Journal of business, 1989, 62 (1) :55-80.

[2]Bollerslev, T.Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity[J].Journal of Econometrics, 1986, 31:307-327.

[3]Engle, R.F.Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K.Inflation[J].Econometrica, 1982, 50:987-1008.

[4]Engle, R.F., Lilien, D.M.and Robins, R.P.Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure:the Arch-M Model[J].Econometrica, 1987, 55 (2) :391-407.

[5]Engle, R.F.and Mustafa, C.implied ARCH models from options prices[J].Journal of Econometrics, 1992, 52 (1-2) :289-311.

[6]Nelson, D.B.Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns:a New Approach[J].Econometrica, 1990, 59:347-370.

股票技术分析总结 篇5

目前常用的有K线理论、波浪理论、形态理论、趋势线理论和技术指标分析等，在后面将做详细分析。

技术分析的优点和缺点

技术分析的优点是同市场接近，考虑问题比较直接。

与基本分析相比，技术分析进行证券买卖的见效快，获得利益的周期短。

此外，技术分析对市场的反应比较直接，分析的结果也更接近实际市场的局部现象。

技术分析的缺点是考虑问题的范围相对较窄，对市场长远的趋势不能进行有益的判断。

基本分析主要适用于周期相对比较长的证券价格预测、相对成熟的证券市场以及预测精确度要求不高的领域。

技术分析适用于短期的行情预测，要进行周期较长的分析必须依靠别的因素，这是应用技术分析最应该注意的问题。

时间序列分析股票分析 篇6

关键词：股票；HP滤波；混合分布假说

中图分类号：F830.91 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.12.70 文章编号：1672-3309（2013）12-161-02

一、前言

股票市场中股票的价格变动与交易量的关系一直是学术界关注的问题，因为量价变化关系是反应股票市场供需变化的一个重要途径，同时对其二者的变动趋势研究及其内在分析也是研究套利机会和市场有效的重要方面。目前对于股票的量价关系研究结论并不统一，主要表现为：股票交易量与价格波动存在正相关关系，Osborn等人研究股票交易量与价格之间的波动关系表明两者存在显著地相关关系，Smirlock 与Starks研究也支持Osborn等人的观点，赵留彦、王一鸣的研究表明在证券市场日交易量与价格变化的之间存在显著的正相关关系^[1]。

另外，股票价格与交易变化之间还存在因果关系。Lee和Rui利用格兰杰因果检验方法对美、日、英三国股价与交易量进行分析发现交易量并非股价变动的格兰杰原因，美国的交易量却对英、日市场具有先导性。尹为醇对沪深市场研究发现量价变化不仅存在静态关系，且存在显著动态依存关系^[2]。本文将采取格兰杰因果检验方法，对采用HP滤波分解的股票价格与交易量进行动态分析，研究其内在的动态关系。

二、股票价格和股票交易量的内在理论分析

根据混合分布假说（MDH）的观点认为：潜在的、无法度量的信息流是股票价格与成交量变化的决定性因素，新的信息流将同时造成股票价格与交易量变化。在假设的条件下，新的信息能够及时被股票交易者捕获，然后同时做出理性抉择，在市场上进行交易活动，及时实现市场均衡。对于潜在的信息流，股票交易者能够及时捕获并做出相应的反应；但是对于无法度量的信息流人们很难捕获并作出相应的反应，这就使得股票市场容易偏离均衡点，造成股票市场非均衡波动。于是许多文献根据采取线性趋势与非线性趋势的方式对交易量进行分解。这样的分解方式认为不同时期的不同信息流对交易量的冲击影响是持续不变的；然而实际上信息流对交易量的冲击影响会随着时间的推移逐渐递减，即近期信息流对交易量的冲击影响最显著。完全理性人能够根据最近的信息流对股票价格及交易量变动做出及时理性的反应。本文认为对股票价格及其交易量运用HP滤波分解更加科学合理，也符合理性人分析问题与抉择的特征。

三、股票价格和股票交易量的实证关系

本文采用的5分线数据是上海指数数据，采集的数据从2013 年 4月 23日至 2013年 6月 6日，剔除节假日后共30个交易日的1440个有效数据。所采集的5分线数据主要包含日期、时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等指标，开盘价指的是在每5分钟时间区间内刚开始时上海指数的当前价；成交量指的是在每5分钟内上海指数的累积成交总量。本文把开盘价作为股票的交易价，且对其取对数P_t=lnP_ni，同样对交易量：v_t=lnv_ni（t=1，2，…，1440，n表示交易日，i表示交易时）。

通过Spss17.0可得P_t与v_t的Pearson相关系数R=0.375，对Pearson相关系数进行双侧检验可得P=0.000，这说明上海指数的股票价格与交易量存在显著的正相关关系。通过Eviews7.1对P_t与v_t进行格兰杰因果检验，可得P_t是v_t格兰杰原因，其对应的检验统计量F_t=6.922，其P=0.001；而vt不是P_t格兰杰原因。这说明股票价格的变化能够引起股票交易量的变化，股票交易量变化对股票价格的影响不显著。这也表明股票市场受到信息流冲击时，对其股票价格的受其直接冲击影响比较大，而其交易量受其直接冲击的影响比较小，更多的是通过股票价格作用受其间接冲击。

运用Eviews7.1对上证指数价格与交易量进行HP滤波法分解，分解时取平滑参数λ=100可以得到图1、2的分解图。

对无度量信息冲击引起的股票非预期价格与非预期交易量变动进行相关分析，可得R_vcs，pcs=0.011，其检验统计量的p值为0.669，正相关性不显著；对潜在信息量对股票潜在价格与潜在交易量变动进行相关分析，可得R_vts，pts=0.435，其检验统计量的p值为0.000，正相关性显著。这说明无度量信息流对股票价格与交易量变动冲击影响不是造成其正相关的原因，而是潜在信息流对股票价格与交易量的影响才造成了股票价格与交易量的正相关关系。这也表明了潜在信息流较无度量信息流对股票的影响更加显著。

对股票价格与交易量的分解变量进行格兰杰因果检验，检验结果如下表1。

通过表1，在置信度P=0.05下，只有PTS变量是VTS变量的格兰杰原因，而其它都不是。这说明潜在信息流对股票潜在价格与潜在交易量的冲击影响，造成了股票价格是股票潜在交易量的格兰杰原因；而无度量信息对股票价格是交易量的格兰杰原因的影响不显著。这也表明潜在信息流对股票价格与交易量影响显著，在股票市场的假设条件下，人们还是能够把握股票变动趋势的。

四、结论

通过对上证指数的分析，笔者可以得到，我国上证指数股票价格与交易量存在显著的正向相关关系，潜在信息流对股票的冲击影响较无度量信息流对股票的冲击影响显著，其股票潜在价格受到潜在信息流的直接作用明显，而股票潜在交易量相对于股票潜在价格具有滞后性，这也表现了股票潜在价格对股票潜在交易量具有先导性（股票潜在交易量受到股票潜在价格的影响）。 股票价格与股票交易量表现为正相关关系以及单向的格兰杰因果关系主要受潜在信息流的冲击影响。另外，无度量信息流对于股票非预期价格与交易量正相关性的影响不显著，这说明无度量信息流对非预期价格与非预期交易量变动方向影响并不太一致，这还需要对其进一步研究。非预期价格与非预期交易量的格兰杰因果关系不显著，这可能与无度量信息流能够同时对非预期价格与非预期交易量造成影响有关。

总之，无度量信息流对于股票市场的作用是难于预测的，但是只要把握住潜在信息流，还是能够把握股票市场变动的。

参考文献：

[1] 赵留彦、王一鸣. 沪深股市交易量与收益率及其波动的相关性：来自实证分析的证据[J]. 经济科学，2003，（02）：57-67.

股票期权问题分析 篇7

随着互联网信息技术的发展，金融产品愈来愈为普通人所熟知，理财产品也开始进入到人们的视野之中，在众多的理财产品之中除了债券、国债、银行发行的理财产品之外，最为人们所熟知的应该是股票投资产品，投资者投资股票大多是出于投机以获得短期收益，缺乏对公司的经营情况、市场状况的了解，更不用说股票知识，股票期权是与股票的增值收益相关的一种长期的激励制度，因其在我国尚属新生概念，不为投资者所熟知，更不用说与其相关的回溯和激励问题，本文主要内容是对国内外的关于股票期权回溯和激励相关的问题的进行阐释。

二、我国股票期权的现状

证监会2015年12月31日颁布了《上市公司股权激励管理办法（试行）》，出台一系列正式的股权激励管理办法，标志着我国企业实施股票期权计划的税收制度和会计制度有章可循。股票期权是一种与股票增值收益联动的长期激励制度,是全面薪酬体系的重要部分，是一种收益权，被授予者可以在行权期内的任何时期行使该权利，但是被授者通常在股票的现行市场价格大于期权的价格时才会行权，股票的市场价格与期权行权价格之间的差价构成收益。

三、股票期权的激励作用与现存问题

股票期权通常被授予公司的高级管理层，激励管理层追求长期经营利润以避免短期化经营，消除内部管理控制的损失，将剩余索取权赋予管理者以保证短期经营与人才的稳定性。同时被授予者往往也对企业的经营持乐观态度，股票期权在一定程度上是一种双赢的制度，国内的学者也该给予了解释：王薇（2010）认为，股票期权激励机制有利于公司形成开放式股权结构，不断吸引和稳定优秀人才，可有效解决经营者长期激励不足问题，降低委托—代理成本。但是股票期权发挥出激励作用需要完美的市场机制，需要市场有效的传递出信息，目前我国的股票市场处在半强势有效性与弱势有效性之间，要使股票期权制度发挥激励作用，需要完善市场环境。同时又因为我国的企业内部控制不健全、股权结构不合理、外部竞争环境不健全，存在比较严重的委托代理问题和内部人控制等问题（季向宇，2000）。我国的企业的现存状况也在一定程度上阻止了股票期权制度激励作用的发挥。

四、股票期权的回溯问题

股票期权的回溯是指股票期权的授予者通过观察过去某一时期的股票价格，从而将股票的期权价格回溯到股票价格的最低处，以授予公司的管理层，使管理者获得收益。

（一）股票期权回溯的作用机理

股票期权之所以受到理论界的学者的广泛关注，是因为其是与公司的管理层紧密相联系的一种激励制度，同时也是一种收益权利，所以国外学者早在20世纪90年代就开始对其进行了分析研究，Y erm ack通过研究1992～1994年《财富》500强公司授予其首席执行官的620份股票期权，发现股价在期权授予日之后就迅速上涨。为消除投机行为对研究结果的影响，在Y erm ack的研究基础上，A boody和K asznik研究了1992～1996年的2039份计划期权，也发现相似的现象。他们把这称为基于内幕消息的“压紧弹簧”，即在影响股价的利好消息放出之前，公司派发期权给高管。因此股票期权的回溯作用机理主要是通过，在期权授予日之前放出利空消息以打压股价，从而借机将股票期权授予公司的高级管理层；然后在将股票期权授予给公司高级管理层之后再放出利好消息从而抬高股价，使股票的期权授予者获得收益。

（二）股票期权回溯的动机

股票期权回溯的动机有三方面的原因：一是管理层为了获得收益，公司的高级管理层拥有对公司的直接管理控制权，掌握公司资源，其可以通过控制信息的披露程度将期权的价格倒签以使自己获利；二是管理者为了给员工营造福利，因为股票期权对行权期限有一个限制，在规定的行权期限之外不能行权，并且有时这一行权期限比较长，股票价格波动是随机的，难以预测，管理层所能获得的收益无法预测，所以管理者为了给予员工福利和吸引人才而实施股票期权制度；三是管理者进行期权回溯对股东是有益的，由于管理者进行期权回溯，在一定程度降低了股东支付给管理者的薪酬，因此股票期权回溯是效率合同的结果。

（三）股票期权回溯的影响

股票期权激励的最初目的是为了使管理者更好地为股东创造财富，但一些上市公司滥用这种方法，反而不利于公司成长和投资人利益。股票期权回溯行为不是一场零和博弈，与管理者从中获得的收益相比，股东财富将遭受更大的损失。C icero分析了1996～2005年美国2693家上市公司的37041份经理股票期权的行权情况，进一步指出虽然管理者通过倒签期权行权日期所得到的直接货币价值超过了公司的货币成本，但是随之而来的法律和声誉风险使得该行为的总成本大大超过了其利益。

（四）股票期权回溯的解决方法

因为股票期权的回溯不仅会给投资者带来损失，也会对公司的财务，经营情况，公司的信誉造成损失，另外还可能影响法律的效率，所以必须加强监管力度，完善治理制度。加强上市公司的信息披露同时加大监管力度，缩短上市公司信息披露的时间。

五、启示与建议

随着传统的公司治理方式的转变以及国内企业的改革的推进，股票期权制度必定会被国内愈来愈多的企业所采用，但是我国由于还处在股票期权前期阶段，需要更进一步完善和深入研究该制度，以为国内企业的发展奠定理论基础。

首先：充分借鉴国外的研究成果，关注国外研究的方向，以完善和发展国内的股票期权制度；

其次：深入研究回溯产生的动机、发生的机理、治理的方法，力求建立适应中国特色环境的股票期权制度；

最后：完善制度适用的环境、法律、财会制度、公司治理等制度，为股票期权制度提供制度保障。

参考文献

[1]季向宇.论股票期权在我国的适用性.财贸经济.2000.4:44-47.

[2]中国企业经营者激励约束机制及有关政策研究课题组.关于在我国建立企业经营者股票期权激励制度的看法及建议.管理世界.2002.7:104-110.

中国股市股票价值分析 篇8

一、股票价值影响因素

1、盈利能力

盈利能力主要从三个方面考虑:

(1) 盈利质量

主要参考主营业务利润率指标, 毛利率越高, 说明主营业务质量越高, 公司相对于竞争对手拥有较高的质量和品牌。不同行业的主营业务收入利润率相差悬殊, 以浦发银行为代表的金融股主营业务收入利润率最高, 其次是电信行业中国联通和地产业的万通地产, 然后是中石油和家电业的四川长虹。

(2) 盈利趋势

主要参考净资产收益率指标。该指标反映上市公司获利能力的增长情况, 揭示公司长期的盈利能力趋势该指标通常越大越好。

2、现金流量分析

现金流量指标反映现金流量信息。

(1) 每股营业现金流量, 该指标是反映了利用权益资本获得经营活动净流量的能力。该指标通常越高越好。

(2) 现金自给率, 反映了企业通过自己的经营活动流入的现金, 满足企业固定资产、无形资产投资、存货规模扩大以及发放股利需要的能力。该指标通常越高越好。

(3) 现金股利支付率, 反映公司的股利政策, 每一元钱的净利润中有多少以现金股利方式发放给股东。该指标应具体确定。

3、偿债能力分析

(1) 短期财务安全性

变现能力是公司产生现金的能力, 是考察公司短期偿债能力的关键。反映变现能力的财务比率主要有流动比率和速动比率。

公司能否偿还短期债务, 要看有多少债务, 以及有多少可变现偿债的资产。流动资产越多, 短期债务越少, 则偿债能力越强。因此, 流动比率越大短期偿债能力越强。速动比率越高, 表明公司未来的偿债能力越有保证。但是速动比率过高, 说明公司拥有过多的货币性资产, 从而减低了资金的获利能力。该指标值一般以1为宜。

(2) 长期财务安全性

主要考虑资产负债比率, 它反应企业总资产来源于债权人提供的资金的比重, 以及企业资产对债权人权益的保障程度。这一比率越小, 表明公司的长期偿债能力越强, 指标值以不高于70%为宜。

4、资产营运能力

主要考虑应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率存货和总资产周转率。主要反映公司应收账款、村扩和资产的周转速度, 从而来衡量公司的营运能力。这四个指标通常是越高越好。

二、股票价值评估

股票的估价方法用的较广的方法有:现金流量折现法, 经济利润法, 相对价值法。

1、相对价值法

运用市盈率=每股市价/每股净利估计股票价格, 市净率模型:市净率=市价/净资产, 这两种方法进行估计。

浦发银行市盈率12.08, 市净率4.32, 净益0.6456元, 平均价格24.1元, 每股净资产5.55元。

按市盈率估价:平均市盈率×0.6456=34.4×0.6456=22.21元 (平均市盈率为金融板块所有个股市盈率的加权平均值)

按市净率估价:平均市净率×5.55=6.64×5.55=36.85 (平均市净率为金融板块所有个股市净率的加权平均值)

而浦发银行的平均价格为24.1元, 介于估计值之间, 说明我国股票市场价值可靠, 正常运转, 不存在泡沫现象。

2、中国联通

中国联通市盈率为30.33, 市净率为2.64, 净益为0.04, 平均价格7.03, 每股净资产2.63元。

按市盈率估价:180.49×0.04=7.22;按市净率估价:3.3×2.63=8.68

平均价格为7.03, 比两个估计值稍低, 但是差距不大, 股票被市场低估, 但是幅度不大。

3、万通地产

万通地产市盈率为7.01, 市净率为2.26, 净益为0.42, 平均价格12.03, 每股净资产5.22元。

按市盈率估价:139.89×0.42=58.75;按市净率估价:4.26×5.22=22.24

万通地产的平均价格明显低于两个估价, 则说明被市场低估, 市场不存在投资泡沫。

4、四川长虹

四川长虹市盈率为27.08, 市净率为1.07, 净益为0.05, 平均价格5.1, 每股净资产4.83元。

按市盈率估价:76.3×0.05=3.82;按市净率估价:3.14×4.83=15.17

平均价格也在估计值之间。

三、估值方法应用展望

股票市场的估值方法很多, 上述方法的对于普通投资者来说, 可操作性比较强, 数据也比较容易得到, 直观性比较强。

我国股市的运行并未出现很明显的泡沫现象, 具有一定的投资价值, 但是不管何时何地, 股市都存在一定的风险, 投资者都要谨慎对待。上述方法只是作为参考, 不能作为完全的投资依据, 因为我国股票市场, 很容易到宏观调控和经济政策的影响, 这些因素都是不可避免并且短期内影响力较强的, 因此, 投资者需要审时度势, 做好投资的心理和技术准备。

摘要：本文首先分析股票价值的影响因素, 主要有盈利能力、现金流量、偿债能力、资产营运能力以及成长能力, 然后运用股票估价方法对我国股市的5只有代表性的股票进行估值, 同时验证了我国股票市场的投资价值。

关键词：影响因素,价值评估,相对价值法

参考文献

[1]、广发证券

[2]、刘李胜.上市公司财务分析[M].中国金融出版社.2003.

[3]、孙俊杰.股票投资价值分析——上海陆家嘴金融贸易区开发股份有限公司股票价值分析[J].学术要论.

[4]、王秋燕.资本结构与股票价值分析[J].商业研究.2005 (4) .

[5]、李文群.中国普通股票发行定价模型研究[J].贵州财经学院学报.2005 (1) .

[6]、王军旗.证券投资理论与实务[M].中国人民大学出版社.2004.

股票交易的数学模型分析 篇9

流通量固定的股票,买盘多于卖盘,股票会上涨.反之卖盘多于买盘则会下跌。买方的增多会推高股票的价格,反之亦然。可以简单地认为,价格和买方的量成正比例关系,其函数可表述为

P=km P为股价,m为买盘,k为常数。

成交量的大小还体现在换手率的大小,换手率是股票交易总额与公司流通市值的比值,换手率越高,也是成交量越高,该只股票的交易越活跃,从中也反映出流动性越高,那么作为短线投资的话,成交量增长快一般是买入的时期。

市盈率是一个通行于股票市场的概念,其本质意义在于测算投资的回收期,所以也称之为本益比。其计算公式如下:

市盈率=股票价格/每股净利润即为每股净利润就是用税后利润总额除以总股本的结果。这里可以看出,市盈率与股票价格成正比,与每股净利润成反比。

制定发行价格时,市盈率水平一般有某种规定或行业习惯。也可以根据交易市场的平均市盈率而定,但一般应略低于平均水平。

每股利润一定的条件下,市场价格越高,卖方的卖出意愿越强,而买方的买入意愿则会越弱。由此,股票市场的意愿买入卖出量取决于股票的市场价格与体现其内在价值大小的每股利润之间的比率,即取决于每股股票所包含的单位内在价值的市场价格的高低,也就是市盈率的大小。因此,市盈率可以作为投资者判断股票的市场价格的合理性、比较不同股票投资价值大小及决定供求的重要依据和简便易行的指标。市盈率越高,意味着买方购买股份公司单位内在价值所须付出的价格越高,也意味着卖方出售股份公司单位内在价值可以获得的价格越高,因此股票市场的意愿买入量与市盈率负相关,是市盈率的减函数;意愿卖出量与市盈率正相关,是市盈率的增函数。

那么,由于市盈率是股价与每股利润之比,所以在任一给定的每股利润水平下,意愿卖出量随着股价及相应的市盈率的上升而增加,是股价的增函数;而意愿买入量却随着股价及相应的市盈率的上升而减少,是股价的减函数。所以,对于任一给定的每股利润水平,都可以在股票价格P为纵坐标和买卖数量Q为横坐标的坐标平面上绘出意愿卖出曲线和意愿买入曲线。例如,假定当前的每股净利润为E′,则可以在图1中绘制出该利润水平下意愿卖出曲线,以及意愿买入曲线。这两条曲线的交点A就是当前股票市场的均衡点,它所对应的价格P′,市盈率P′/E′和成交量Q′*就是能使当前股票市场的均衡价格、市盈率和成交量(见图1)。

然而,图1中买卖曲线的交点A所对应的均衡只是一种相对的、暂时的均衡,随着股票市场买卖关系的改变,原有的暂时均衡将被打破,并逐渐趋向于新的均衡。新的均衡则取决于投资者对公司未来内在价值的每股利润的变化及由此引起的股价变化的预期。如果市场上大多数投资者普遍预计,公司下一期的每股利润将会在本期的基础上有较大幅度的增长(或减少),从而它的股价也将在每股利润增长(减少)的带动下上涨(下跌),投资者将会从市场上买入(卖出),而那些持相反观点的少数投资者则会卖出(买入)。这样,市场的需求将会增加(减少),而供给则会减少(增加),表现在图2上就是原来的均衡点A逐渐向新的均衡点B移动。

投资者对公司下一期每股利润E及其在本期每股利润E′的基础上增长率的预期,以及对该公司股票下一期价格P及其在本期价格P′基础上变动率的预期,既是他们进行投资决策的主要依据,也是引起股票市场供求关系发生变动,导致市场从一个均衡点向另一个均衡点运动的主要原因,因而投资者对E、P的预期,特别是对X、Y的预期,对投资者的投资决策和股票市场的运动具有重要的意义和作用。

首先,对E和X来说,由于公司下一期的每股利润E及其增长率X是投资者获取红利收益的源泉,并且股票每股利润作为股票内在价值的具体体现,它的高低及变动还通过市盈率指标决定着股票的市场价格P的高低及变动Y,因此投资者在进行投资决策时,首先需要对E和X做出预期。由于E和X受许多偶然因素的影响,存在着一定程度的不确定性,所以E和X都是随机变量。这样,投资者对E和X两个随机变量的预期,就是要估计公司各种可能的(也可参考过去的)每股利润Ei(i=1,2,…)及相应的每股利润增长率xi=(Ei-E′)/E′(i=1,2,…),以及它们各自出现的可能性大小即发生的概率pi(i=1,2,…),也就是要估计E和X的概率分布。在预期的基础上,为了从总体上把握该公司下一期每股利润E及其增长率X的可能取值的平均水平及不确定性大小,分别计算这两个随机变量的数学期望和方差。

数学期望E(X)是该投资者预期的该公司下一期每股利润的平均增长水平。在公司将全部利润都用做红利进行分派的情况下,它就是该投资者所预期的红利收益增长率的期望值。方差σX2是对该投资者所估计的该公司未来每股利润增长率可能取值的波动性或不确定性大小的一种度量,而这种不确定性对投资者来说就是投资风险。

其次,对P和Y来说,由于公司股票下一期价格P的高低及其在本期基础上变动率Y的大小,是投资者获取股票投资差价收益率的重要来源,而决定股价高低、引起股价变动的原因,除了每股利润E及其增长率X通过市盈率指标发挥作用以外,还受其他众多偶然因素的影响,因此投资者在进行投资决策时,需要在已经对该公司下一期的每股收益E及其增长率X的概率分布做出预期的前提下,借助市盈率指标,对P和Y两个随机变量的条件概率分布作出估计。就是要针对所预期的该公司下一期每一个可能的每股收益Ei及相应的每股利润增长率xi(i=1,2,…),借助于市盈率指标,对该公司股票下一期的价格P及相应的价格变动率Y的各个可能取值Pj和yj=(P-Pj)/Pj(j=1,2,…),以及它们各自出现的概率大小pij(i,j=1,2,…)做出估计。在估计每股利润Ek的条件下股票价格的条件概率分布的过程中,虽然在E=Ek的条件下,股价会有众多的可能取值Pj(j=1,2,…),但由于它们与给定的每股利润Ek相对比而表现出来的市盈率P/Ej(j=1,2,…)存在着较大差异,而市盈率的高低则决定着市场的意愿买卖,从而决定着股价的这些可能取值的合理性和可能性大小,所以在股价各个可能的取值中,投资者自然会认为,与市场普遍认可的合理市盈率最为接近的某一市盈率Sk相对应的股价Pk,其出现的概率pk最大;而随着股价Pj的逐渐增高,市盈率Sj越也来越高于Sk,买方的购买意愿便会越来越低,股价取这些值的合理性就越来越小,出现的概率也会随之逐渐降低;同理,在随着股价逐渐降低,形成的市盈率越来越低于Sk,卖方的卖出意愿便会越来越低,股价取这些值的合理性也就越来越小,出现的概率也会随之逐渐降低。

由于投资者投资股票的目的是从股价变动中获得差价收益,而引起股价变动的主要原因是作为股票内在价值具体体现的每股利润的变动,所以为了获得预期差价收益,投资者需要事先对所预期的该公司下一期各种不同的每股利润增长率条件下股票价格变动的各种不同的走势和波动特征有所了解,特别是需要事先对所预期的该公司下一期平均每股利润增长率条件下股票价格变动的总体走势和波动特征有所把握。因此,投资者要解决的核心问题就是,当公司未来每股收益增长率X为xi(i=1,2,…)时,股票价格变动率Y的平均水平是多少?不确定性有多大?特别是,当公司未来每股收益增长率X为其所有可能取值的平均值E(X)时,股票价格变动率Y的总体平均水平是多少?不确定性有多大?而这两个问题恰巧就是条件数学期望和条件方差所要解决的问题。所以,在离散的情形下,通过条件数学期望和条件方差来解决投资者所关心的上述问题。在公司未来每股收益增长率为X=xi(i=1,2,…)的前提下,股价变动率Y的条件数学期望E(Y|X=xi)和条件方差σ2Y|xi分别为

在公司未来每股利润增长率为X=E(X)的前提条件下,股票价格变动率Y的条件数学期望E[Y|X=E(X)]和条件方差σ2Y|X=E(X)分别为

其中,E[Y|X=E(X)]是该投资者预期的该公司未来股价变动的总体平均水平。它表明,平均来看,如果该投资者预期该公司未来每股收益的平均增长率为E(X),那么它的股价的平均上涨率将达到E[Y|X=E(X)]=E[E(Y|X=xi)]。从投资收益角度看,这一上涨率就是投资者预期从股价变动中获得的差价收益率。然而,由于股价的变动不仅受公司每股收益变动的不确定性的影响,还受其他众多偶然因素变动的不确定性的影响,所以投资者投资股票的差价收益面临着较大的不确定性,而这种不确定性则是投资者面临的投资风险之一。σ2Y|X=E(X)就是衡量这种不确定性和投资风险大小的指标。

作为投资者当把自己分析和预测的相关数据代入式子并计算出相应的股票价格变动率Y的条件数学期望E[Y|X=E(X)]和条件方差σ2Y|X=E(X),当期望值为正数、方差为较小数时往往可买入,期望值为负数、方差为较大的数时则要卖出股票。

摘要：股票投资要慎重决策,公司的基本面即公司的发展状况是股票价格的重要依据。用预测公司的每股利润的增长率来预测股价的未来走势,建立相关的数学模型,算出股价变动期望值与方差,依据数值的大小来决策买入卖出,这是较为可行的股票交易决策方法。同时也可参考成交量的变化来决策买入卖出的时机。

关键词：股票,投资,数学模型,分析

参考文献

[1]苏平贵.基于市盈率预期和供求关系的股价行为动态分析模型[J].大连海事大学学报(社会科学版),2007(6).

[2]颜荣芳,周林芳.股票投资者选择买卖时机的数学模型[J].西北师范大学学报,1996(1).

时间序列分析股票分析 篇10

关键词：时间序列,神经网络,股票,预测

1 引言

股票市场是一个机遇与挑战并存的市场,股票市场的健康发展将直接影响实体经济,对股票进行合理预测可以帮助决策部门制定更好的宏观调控政策.我国A股市场从建立以来,证券的价格指数在2007年10月24日达到历史高峰6124点之后,在一年之内一路回跌到1800点。这一轮过山车的行情说明资本市场的风险带来的机遇与挑战对每个人都不是对等的。

在当前证券分析方法有两种:基本分析法和技术分析法。不管何种方法都反映了两条事物发展的基本规律:一是惯性原理,就是历史会重演,但不是简单的重演;二是负负得正,也就是物极必反的原理。这些分析方法虽然应用广泛,可操作性强,不足之处就是分析结果依靠主观经验的判断。

为了避免上述不足,用一种新的预测方法进行股票市场预测研究。股票价格序列可以看作是时间序列,通过分解时间序列抽出股价运行规律,这种规律一般是线性映射关系。实际上影响股价运行的因素很多是非线性映射关系。神经网络具有很好的非线性映射能力和自适应自学习优良特性,可以用时间序列和神经网络综合分析方法对股票作出预测。

2 应用时间序列分析

2.1 时间序列

时间序列是按时间次序排列的随机变量序列,任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为有三个部分叠加而成。这三个部分是趋势项部分、周期项部分和随机噪声项部分[1]。股价数据的时间序列,反映了股价对某些影响因素的响应,由于受到各种偶然因素的影响,往往表现出某种随机性。

2.2 时间序列的分解

大量时间序列的观察样本都表现出趋势性、周期性和随机性,或只表现三者中的其二或其一。这样,可以认为每个时间序列,或经过适当的函数变换的时间序列,都可以分解成三个部分的叠加[2]:

Xt=Tt+St+Rt,t=1,2,…

其中{Tt}是趋势项,{St}是周期项,{Rt}是随机项,时间序列{Xt}是这三项的叠加。通常认为趋势项{Tt}={T(t)}是时间的实值函数,它是非随机的,通过观察样本分析,把时间序列的趋势项、周期项和随机项分解出来。在上述模型中,如果周期项{St}只存在一个周期s,则:

S(t+s)=S(t),t=1,2,…

于是,{St}在任何一个周期内的平均是常数:

把上式改写成:

Xt=(Tt+c)+(St-c)+Rt,t=1,2,…

就得到周期项{St-c},它仍有周期s且在任何一个周期内的和是零,也就是:

同样的道理,随机项的数学期望也等于零,即:

E(Rt)=0,t=1,2,…

3 BP神经网络

神经网络是一种人工智能方法,具有可任意逼近非线性连续函数的学习能力。BP(Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,利用最小均方差(LMS)算法,在网络的学习过程中使用梯度搜索技术,利用误差向后传播来修正权值,从而实现网络的实际输出与期望输出的均方差的最小化。

BP网络由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接,而每层各神经元之间无连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,回到输入层。此过程反复交替进行,直至网络的全局误差趋向给定的极小值,即完成学习的过程[3]。

在股价预测问题中,某种股票价格在某市场的价格由一段时间内的宏观经济面、该种股票在该行业的地位以及进入该行业有没有行业壁垒、发行该种股票的上市公司产品有无稀缺性、市场资金对该种股票的关注度等因素共同决定的。

4 预测模型

4.1 数据获取

股价在运行中指标有开盘价、最高价、最低价、收盘价,收盘价是股价在一天中的真实反映,成交量也是股价预测的重要依据。作者选取马钢股份2008年10月17日到2008年11月17日作为原始数据。

4.2 时间序列分解

从上图中可以看出,周平均有逐步下降的趋势,最直接和最简单的方法是把趋势项定义成周平均值,股票收盘价在一天交易中最能反映市场的真实状况,所以取周收盘价为趋势项。

利用原始数据减去趋势项的估计得到的数据基本只含有周期项和随机项,可以用季度的平均值作为周期项的估计。这时,利用原始数据减去趋势项的估计和周期项的估计得到的数据就是随机项的估计。

4.3 BP网络的建立

在应用神经网络的过程中,重要的一步就是确定网络的拓扑结构,即网络的层次及各个层中神经元的个数。理论上已经证明,一个三层的神经网络可以以任意精度逼近一个非线性连续函数,因而作者只采用一个隐含层。

在输人节点个数方面,综合考虑股票的长期趋势(价值投资和短期技术指标(技术调整),长期趋势的选取来自由时间序列的趋势项(线性映射关系)和周期项,技术指标选取周收盘价和成交量,共4个输入结点。在确定隐含层的神经元数目时,分别选取3-5之内的自然数进行试验,根据试验结果决定隐层神经元的数目。输入结点为1个,含义是涨跌趋势(非线性映射关系)。

通过对马钢股份的样本数据进行试验,得到最优隐层结点数为4,网络的结构为4-4-1,输出值大于0为看涨行情,小于0为看跌行情。

5 结论

用时间序列对股价历史数据进行分析,得到股价运行的规律,这种规律是基于历史数据的延续,是一种线性关系反映,这符合股价运行的长期行为。股价的短期行为包含了非线性的映射关系,神经网络很好地解决了非线性映射关系,且具有很强的自学习能力。将时间序列和神经网络结合起来预测股票弥补各自的不足,得到了更为准确的结果。

参考文献

[1]王振龙.时间序列分析[M].北京:中国统计出版社,2000.

[2]何书元.应用时间序列分析[M].北京:北京大学出版社,2003.

股票价格波动的宏观影响因素分析 篇11

关键词：价格波动；宏观经济因素；宏观政策因素

股票价格波动是股票市场的常态特征，适度的股价波动有利于增加市场的活跃度，提高市场的流动性，但剧烈频繁地波动会扭曲市场的价格机制，导致市场效率损失进而阻碍市场优化资源配置功能的发挥。因此，对于影响股票价格的宏观因素分析具有重要的现实意义。

股票价格波动的宏观影响因素分析

一、 宏观经济因素

1、经济景气状况：经济景气状况往往表现为周期性循环，也就是说经济的扩张和收缩交替出现，在正常状态下，股票市场价格与经济景气成正比例变动，并领先于经济景气，这样，在收缩、复苏、繁荣、衰退四个阶段，股市也随经济景气状况周期性波动。在经济处于复苏阶段时，投资者预见到经济将走向繁荣，上市公司未来收益能力将大大提高，因此争相购入股票，从而促使股价大幅上升。相反，将促使股价大幅下降，因此经济景气状况是影响股票价格最为重要的因素。

由图分析知道，宏观经济的运行在整体上影响着中国股市的牛熊走向。1990——1993年、1996——2001年、2006—2007年为中国股市的牛市时间段。1994—1995年、2002-2005 年 . 为熊市时间段。中国经济在1990年—1993年发展迅速，1994年—1998年发展速度有所回落。1997—2007年进入新的增长高峰。经济增速分别是10%、9.3%、7.8%、7.6%、8.4%、8.3%出现不断下滑的趋势，分析其原因是1997年东南亚金融危机的爆发，周边各国的货币纷纷贬值，即中国货币对外实际升值，国民经济受到很大冲击，而股票市场成牛市，一方面由于1996年颁布了开放中国证券市场的重要措施，即外国投资者可以利用授权的投资基金部分地进入中国股票市场，从而使我国股市“欣欣向荣”；另一方面，东南亚危机促进中国当时过热的经济软着陆。这样说来，国际金融市场也是影响中国股票价格波动的一个重要因素。

2、国际金融市场

国际金融市场的动荡一方面直接造成我国投资者产生恐慌心理，影响股票市场，另一方面从宏观面和政策面间接影响股票市场的发展。2007年8月美国次级抵押贷款危机全面爆发，美国道琼斯和纳斯达克指数大幅下挫，同时引起全球股市的强烈震荡，迫使各国央行不得不对金融市场紧急补充流动性。2007年8月16日，我国的股票市场也受到很大影响，上海证券交易所综合指数下跌104.43点，下跌幅度为2.14%，深圳证券交易所成分指数下跌269.37点，下跌幅度为1.65% 。

3、通货变动：通货变动可分为通货膨胀和通货紧缩两种，通货膨胀对股价的影响 ：一是通货膨胀影响经济景气状况， 二是通货膨胀导致居民产生资产保值心里，从而争相购买股票，促使股价上升，相反，通货紧缩则使股价大幅下降。

4、国际贸易收支额：当一国贸易出口额大于进口额时，会使股价上升，反之下降。

二 宏观政策因素

1、货币政策：货币政策按照其调节货币供应量的方向，可以分为紧缩性货币政策和扩张性货币政策。货币政策的目标就是运用适当的货币政策工具，调节货币供应量，以促进经济健康、稳定运行。货币供应量增加并同生产流通相适应时，将促使经济景气高涨，此时上市公司收益能力显著提高，股票价格也必然随之上涨，当经济出现异常现象通货膨胀隐约出现时，为防止经济恶化，维持经济正常发展，中央银行会收紧银根，通过发行国债调整利率等手段减少货币供应量，导致市场购买力减弱，从而影响股票价格上涨。

2、财政政策：财政政策根据其对经济运行的作用分为扩张性的财政政策和紧缩性财政政策。财政收入政策和支出政策主要有：国家预算、税收、国债等。

（1）国家预算 作为政府的基本财政收支计划，国家预算能够全面反映国家财力规模和平衡状态，并且是各种财政政策手段综合运用结果的反映。近两年，我国实行积极的扩张性财政政策，加大了对基础设施建设力度，使基础设施建设类上市公司及相关行业的企业不同程度地受益。

（2）税收 通过税收政策，能够调节企业利润水平和居民收入。减税将增加居民的收入，扩大了股市的潜在资金供应量，减轻上市公司的费用负担，增加企业的利润，股价趋于上升。国债作为国家有偿信用原则筹集财政资金的一种形式，可以调节资金供求和货币流通量。在不带来通货膨胀的情况下，缓解了建设资金的需求，有利于总体经济向好，有利于股价上扬。

三、市场因素对股票价格的影响

1、市场技术因素，指的是股票市场的各种投机操作、市场规律以及证券主管机构的某些干预行为等因素。其中，股票市场上的各种投机操作尤其应当引起投资者的注意。

2、社会心理因素投资者的心理变化对股票市价有很大的影响。例如，当持有股票的人感到紧张的时候，就意味着大多数人害怕股票价格会下跌，因此就会出现抛售股票的现象，因此往往股票会下跌。反之，当持有现金的人感到紧张的时候，意味着持有现金的人害怕股票上涨，这样他们买入股票的成本就会提高，因此往往股票会上涨。

3、市场效率因素市场效率因素主要包括以下几个方面。

①信息披露是否全面、准确。

②通讯条件是否先进，从而决定信息传播是否快速准确。

③投资专业化程度，投资大众分析、处理和理解信息的能力、速度及准确性。

四、政治因素

所谓政治因素，指的是国内外的政治形势、政治活动、政局变化、国家机构和领导人的更迭、执政党的更替、国家政治经济政策与法律的公布或改变、国家或地区间的战争和军事行为等。这些因素的变化都会不同程度的影响股票价格波动

五、小结

从总体上看，中国股票市场的波动主要受到宏观经济总量货币政策因素影响。宏观经济总量在总体上影响股票市场的发展趋势，而货币政策作为宏观调控中的手段，从而改变机构投资者和中小投资者的投资行为，非政策因素对股票价格影响非常明显。以上这些因素最终导致中国股票市场的波动。 （作者单位：华南理工大学；广州大学）

参考文献

[1]毛彦军、我国货币供应量与股票价格之间协整关系的稳定性研究「J」，统计与决策，2011（18）138——140

[2]吴彩仙、我国货币政策与股票市场价格行为的实证研究「D」、大连，东北财经大学2006 、 30——36

[3]程立超、股票价格、货币政策和宏观经济波动「J」， 中央财经大学学报、2010（4）24—29

股票价格宏观影响因素实证分析 篇12

股票市场作为金融市场的重要组成部分，不仅承担着融资和资源配置的资本媒介的职能，作为经济发展的“晴雨表”也发挥着经济预测等功能。股票价格就是股票在市场上买卖的价格，又称股票市价或股票行市，是衡量股票市场发展众多指标中一个最重要的指标。在实际经济运行中，影响股票价格的因素非常复杂，其中，宏观经济因素是股价波动的大环境，只有从分析宏观经济发展的大方向着手，才能把握住股票市场的总体变动趋势。本文主要选取具有代表性的几个宏观因素进行研究分析，以得出对股票价格有影响的因素。

一、股票价格宏观影响因素研究方法的设定

（一）样本数据收集与整理

本文采用的样本数据来源于中华人民共和国统计网、中国人民银行及中国证券监督管理委员会2007年和2008年的相关月度统计数据。之所以如此选择数据是因为：第一，中国的股票市场属于新兴市场，发展时间比较短，如果采用年度数据会因为样本数据较少而使回归分析失去意义。第二，国内外许多经济学家都认为股票价格走势与国内经济状况有着密联系，但是，自改革开放以来，我国经济每年都高速增长，而股票市场却从2001年以来经历了四年多的低迷，这是因为我国股票市场发展时间短，市场不够规范，股票价格存在人为操纵现象明显、波动频繁、定价方法不科学等等诸多问题，导致股票投资价值下降、股票市场不能充分发挥其融资功能，而随着我国股票市场的迅猛发展，各项规范措施相继出台，股票流通总量急剧增加，股票市场愈加完善，与各项因素之间的关系逐渐显现出来，所以本文选取2008年及2009年度资料更能表现出各项因素对股票价格的影响程度。

（二）影响因素指标的确定

本文将上证A股指数和整个经济发展的指标结合起来，通过选取能反映上市公司股票价格整体水平的上证指数建立回归模型，得出影响股票价格变动的宏观因素。由于上海已经成为中国经济的中心，故这里以上证A股指数代表股票价格整体，而且上证指数是从总体上和各个不同侧面反映了各个上市证券品种价格的变动情况，以全部上市股票为样本，具有广泛代表性，能够反映整个股票市场的情况。可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动情况，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Mo步成为观察中国经济运行的“晴雨表”。股指是众多股票价格的集合，显然众多股票的价格高低决定了股指的高低，因此，股指也可以反映股票价格变化情况。选择每月收盘指数分析，是因为收盘指数通常比较准确地反映股票价格的最终走势。

（三）影响股票价格宏观因素的选择

从宏观经济中能影响上市公司股票价格的众多因素中，选择了最具代表性的七个经济变量：汇率(X1);企业商品价格指数(X2);利率(人民币存款基本利率)o (X3);宏观经济景气指数(X4)(其中的一致指数是反映当前经济的基本走势，由工业生产、就业、社会需求、社会收入等四个方面合成);消费者信心指数(X5);货币供应量(X6);国家外汇贮备(X7)。

通过查询，得到原始数据表如表1所示。

二、影响股票价格宏观因素的研究过程

（一）建立多元线性回归模型

许多经济现象中变量之间的因果关系往往不是线性的，因此本文试图以现有数据为基础建立上证指数与各因素的回归模型，并用SPSS软件对模型进行分析和检验。对上证综合指数取对数，使其结果更加平滑，并结合各因素，建立模型：

其中：Y表示上证综合指数;X1表示汇率;X2表示企业商品价格指数;X3表示利率;X4表示宏观经济景气指数;X5表示消费者信心指数;X6表示货币供应量;X7表示国家外汇贮备;μ表示其他影响因素。

（二）对多元线性回归模型进行检验

SPSS运行结果如表2所示。

此时各因素sig值过大，尤其是货币供应量及国家外汇储备，因此，不符合显著性要求，而当略去货币供应量及国家外汇储备时，运行结果如表3所示。

此时sig值较小，符合显著性要求，则本文不再对货币供应量及国家外汇储备进行论述。运用SPSS软件对余下因素进行分析，得结果如表4至表7所示。

由此可得回归模型为：

1、经济意义检验。

a.Dependent Variable:上证指数

a.Dependent Variable:上证指数

a.Predictors: (Constant) , 消费者信心指数, 汇率, 宏观经济景气指数, 利率, 企业商品价格指数b.Dependent Variable:上证指数

a.Predictors: (Constant) , 消费者信心指数, 汇率, 宏观经济景气指数, 利率, 企业商品价格指数b.Dependent Variable:上证指数

a.Dependent Variable:上证指数

从此回归模型的结果得汇率、宏观经济景气指数与消费者信心指数与上证综合指数呈同向变化，企业商品价格指数与上证指数呈反向变化，这些与以往经济理论相符合。至于利率，在一定时期内，利率与股票价格呈反向变动，但是，就中长期而言，利率升降和股价的涨跌也不是简单的负相关关系，这是因为股价不仅仅受利率的影响，而是由多方面因素共同影响着的，不能由单一因素就能决定的，而且本文中选取的是2008-2009年的数据，期间只降过一次息，数据不够多，不能全面反映利率与上证指数的关系，所以系数为正，也不影响模型的确切性。

2、统计检验。

首先，拟合优度检验，有SPSS运行结果，得样本可决系数为R2=0.907，修正样本可决系数为0.881，值很大，表明估计的样本回归方程较好拟合了样本观测值，模型的拟合优度很高，与实际情况比较吻合，能够很好地反映各个经济因素对上证综合指数的影响。其次，显著性检验：t检验，文中显著性水平0.05, t的自由度为18，经查表得t分布双侧分位数为1.73，文中各因素的系数均通过t检验，而且sig值几乎都达到0，远远低于一般的显著性水平，说明它们对上证指数均有显著的影响作用。F检验，整个回归模型方程的F值为34.97，估计的回归模型通过了F检验，说明该方程对上证综合指数的影响具有显著性的解释作用。然后，进行异方差检验，用怀特检验法进行。由结果可得，R2=0.907, T=24，则TR2=21.768

（三）模型经济意义分析

文中汇率、利率、宏观经济景气指数及消费者信心指数的系数均为正，它们与上证综合指数为同向变化关系，即它们变化时上证综合指数呈同向变化;而企业商品价格指数系数为负，与上证综合指数为反向变化关系，即当企业商品价格指数变化时，上证综合指数呈反向变化。运用这个模型可以对上证指数做出分析：在上证市场中，具体来说，当汇率上升1个单位时，上证指数上升1.384个百分点;当利率上升1个单位时，上证指数上升0.563个百分点;当宏观经济景气指数上升1个单位时，上证指数上升0.083个百分点;当消费者信心指数上升1个单位时，上证指数上升0.023个百分点;相反，当企业商品价格指数上升1个单位时，上证指数则下降0.038个百分点。

三、相关因素影响股票价格的原理分析

（一）汇率

由于世界经济一体化趋势逐步增强，包括证券市场在内的各国金融市场的影响相互加深，一国汇率的波动也会影响其证券市场价格。一般来说，如果一个国家的货币升值，会吸引外资流入，经济形势稳步发展，股价就会上涨，一旦其货币贬值，股价随之下跌。但若汇率盲目上涨也会对股票市场产生不利影响，因为汇率太高会影响贸易出口，出口受阻，不利于经济发展，进而证券市场受影响。

（二）利率

一般来说，在宏观经济因素中，利率对证券市场的作用最为直接，影响也最大。当利率升高时，使储蓄获利增加，因此吸引部分资金由股票市场流向银行储蓄，导致股票需求量下降，自然使股票价格下降。但是，就中长期而言，利率升降和股价的涨跌也不是简单的负相关关系，这是因为股价不仅仅受利率的影响，而是由多方面因素共同影响着的，不能由单一因素就能决定的，例如，我国在2001年利率没有升，股指却开始了下降的趋势。本文中选取的是2008-2009年的数据，期间只降过一次息，数据不够多，不能全面反映利率与上证指数的关系，所以系数为正。

（三）宏观经济景气指数

宏观经济景气指数与股票价格呈正相关关系。经济景气指数越高，经济发展越快，则货币供应充足，股票需求量增加，则股票价格升高，反之，经济景气指数降低，股票价格下降。

（四）消费者信心指数

消费者信心指数与股票价格为正相关关系，因为消费者信心指数越高，对未来情况乐观，进而会将钱用来投资，而不是储蓄，这样，股票需求量增大，价格升高;而当消费者信心指数降低时，说明消费者对未来经济情况有不确定，此时人们大都选择储蓄，这样股票价格下降。

（五）企业商品价格指数

企业商品价格指数，反映国内企业间商品集中交易价格变动趋势。央行每月公布的企业商品价格指数，反映企业间集中交易的投资品和消费品价格变动水平，是测度通货膨胀水平的价格指数之一，是为央行制定、调整货币政策提供依据。企业商品价格指数与股票价格呈负相关关系，当企业商品价格指数升高时，企业购买原材料等成本升高，引起利润率下降，导致股票价格降低。

四、政策建议

通过本文的理论和实证分析可知，影响我国股票价格的宏观因素包括：汇率、利率、宏观经济景气指数、消费者信心指数和企业商品价格指数。其实，影响股票价格宏观因素还有很多，如国内生产总值，经济周期、国际贸易收支等等，股票价格是由多方面因素共同作用的结果，变化莫测。但是，我国股票市场刚刚起步，属于新兴市场，虽然近几年来进步很快，但仍有不足的方面，需要研究并制定相关策略引导其积极发展，进而促进金融市场发展，促进我国经济繁荣发展。在制定相关策略时要考虑多方面影响因素，才能制定出正确有效的措施。股票市场的稳定快速发展对经济有积极作用，为了维护经济发展，维护金融市场稳定，我国国家机关、财政部门等需要积极引导，制定积极有效的政策法规，本文基于论述结果，提出如下建议：

（一）制定健全、有效的财政政策

财政政策是国家对经济进行监督管理的重要方式，在一系列政策中，对汇率、利率的规定尤为重要，因为两者的稍微变动都会对股票价格产生巨大影响，进而影响经济发展。所以应使汇率、利率平稳发展，尤其是汇率方面，不能因为压力而牺牲经济发展，要选择适合我国经济情况的财政政策。

（二）监督商品价格

国家部门应监督商品价格，防止企业商品价格“出格”，保持商品价格平稳发展，并且制定财政政策积极有效地阻止通货膨胀的产生，以免影响股票市场进而影响经济发展。

（三）积极推行经济改革，促进经济发展

现在我国经济快速发展，但我国经济体制还不够健全，推在诸多漏洞，因此应该积极探索，研究出适合我国经济的发展模式，进行积极有效的经济改革，促进我国经济发展，这样可以提高我国经济景气指数和消费者信心指数，促进股票价格平稳上升。进而更加促进经济发展，如此良性循环，我国经济必然会更加繁荣。

摘要：股票价格的变化及其变化趋势一直是资本市场备受关注的问题, 它影响着股票市场的稳定性及投资者的投资策略。文章以上证指数作为因变量, 选取宏观经济中能影响上证指数的指标, 运用SPSS软件对数据进行回归分析并建立回归模型, 分析得出影响我国股票价格的宏观因素主要有汇率、企业商品价格指数、利率、宏观经济景气指数、消费者信心指数, 并提出相关的政策建议。