金融数据处理方案设计

《金融数据处理方案设计》由会员分享，可在线阅读，更多相关《金融数据处理方案设计（40页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、金融数据处理方案设计基于 Eviews班级：金融学号:姓名：成绩：优 良 中 及 不2018 年 1 月 11 日实训目的及内容实训目的根据所掌握的计量经济学等相关知识，利用相关计量软件，分析 金融数据，验证金融基本理论或模型。实训内容金融学理论范畴非常广泛，包括的知识体系非常大。鉴于金融资 产投资人最关注的是其收益和风险，我们可以从以下项目选做：（1） 收益率分析及其波动性；（2）投资组合理论及资本资产定价模型；（3） 固定收益证券分析；（4）基于VaR的金融风险分析于度量；（5）衍生 产品分析预定价等等。实训项目项目名称简介1、计量经济学软件介 绍Eviews 是 Econometries

2、 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及经济活 动的数量规律，采用计量经济学方法及技术进 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。2、股票收益率基础分首先介绍股票收益率的相关理论，然后对析比百分比收益率和对数收益率；绘制股票收益 率的时间序列波动图，从图中分析波动集聚现 象和尖峰厚尾现象；分别作出各股票的QQ图 和数据统计特征量，得出相关统计图判断正态 分布。3、股票波动性分析及预测波动性是指不确定性以及风险，在金融中， 某些工具或者某些价格的运行机制是较为随 机

3、的，无法能够对其做出准确的判断以及预 测，会导致无法确定这此资产的内在价值是涨 是跌，从而就形成了波动性。本项目就是用 Garch模型对股票的波动性进行分析和预测。4、资本资产定价模型分析资本资产定价模型简称CAPM,是由威廉夏普、 约翰林特纳 起创造发展的，旨在研究证券 市场价格如何决定的模型。本项目运用CAPM 模型构建组合求出组合B值，在构建组合之 前对股票和人盘进行平稳性检验、自相关检 验。5、风险管理模型VaR分析VaR 方法（Value at Risk，简称 VaR），称 为风险价值模型，也称受险价值方法、在险价 值方法。本项目利用VaR模型对股票进行风险 分析和衡量。项目一：Ev

4、iews简介EViews 是一个统计计量软件，它的全称是 Econometrics Views, 翻译为计量经济学观察。它一般可以用来对社会经济关系和经济活动 中产生的数据进行整合，发现其中的规律，还可以建立数理模型。它 被经常应用于各类数据分析，尤其是经济类和金融类的数据。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验 模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）等， EViews 在 处理这些任务时是必不可少的得力助手，它在这方面是十分强大的统 计工具。EViews 处理的主要对象是时间序列，每一个序列有一个名称，只 要提出序列的名称就可以对序列中的所有数据进行操作。我们可以用

5、 EViews 实现各种各样的操作，就拿我们大二学过的内容来说，最简 单的数据模型莫过于一元线性回归模型，根据数据我们还可以建立起 数据图，除此之外，我们可以利用这个简单的回归模型做一个预测。EViews 还可以做出多远线性回归模型、非线性模型和时间序列模 型。其中最重要的就是时间序列模型，大部分金融和经济数据的分析 都离不开时间序列模型。 Group; UNTTLED WorkFile; UNTITLED;Untitled| View Pro匚 Object Print Name FreezeStats SpecCorrelogram of RETLRN_P3O0Date: 01/03J1S

6、 Time:0S:42Sample: 1 1000Included observations: 1000AutocorrelationPartial CorrelationACPACa-statPrabI1110.0710.0715.08590.024112-0 047-0.0537.33900.025II1113-0.008-0.0017.40720.060I140.1340.13325.3580.000I11150.007-Q.013254140.000c116-0.07&-0.06331.0200.000I11170J210.03&31.4640.0Q0I180.0920.06740.0

7、460.000I1190.0420.03141.-0080.000匚1110-0.094-0.07S50.7720.000(1(111-o as?-0.02752.1340.000I111120.009-0.01652.2080.000I1130.120.119E7.5280.000匚1匚114-0.111-0.10579.9980.000当我们开始建立时间序列模型时，首先要考虑的就是数据是否平 稳，这个过程就叫数据的平稳性检验，检验的方法也较多，有自相关 检验、单位根检验和协整检验。一般检验完之后我们就可以对这个模 型进行数据统计变量分析，看其是否成立，或者是看某个数据在多大 程度上能解释另

8、外一个数据。最后，如果数据之间存在因果关系，我们可以进行格兰杰因果检验。分析哪个数据是主要的因，哪个数据是主要的果。项目二：股票收益率基础分析一、相关理论分析（一）简单收益率1、概念简单收益率是持有证券期间所获得的及购买证券的价格之比，常 称之为普通收益率。2、公式简单收益率 =巴+ 6 X 100 %（二）多期收益率1、概念多期收益率，指投资者持有股票期间的股息或红利收入及买卖价 差占股票买入价格的比率。多期收益率是投资者投资于股票的综合收 益率。2、公式R=D+（P -P ）/n/P1 0 0D是年现金股利额，P是股票买入额，P是股票卖出额，n是股票01持有年数。（三）连续复利收益率1、概

9、念连续复利收益率是指每一期复利所产生的利息，都放入到下一期去投资，由此所产生的收益率就是连续复利收益率。2、公式R代表年利率，m代表每期（每年）内的复利次数，n代表投资期限（n 年）。a = c0（i I 詈）R=Cn/C0（四）对数收益率1、概念对数收益率就是把简单收益率取一个对数后得到收益率，一般都是取ln之后得到的，也可以说对数收益率是两个时期资产价值取对数后的差额。2、公式R=ln（P/P ）t t-1（五）资产组合收益率1、概念资产组合收益率是指投资组合中，两个或两个以上的资产共同产 生的收益率就称为资产组合收益率。2、公式R =R *a+R *bP 1 2a,b分布代表资产R1和R

10、2在组合中的权重。（六）超额收益率1、概念超额收益率是指超过正常（或预期）收益率的收益率，它等于某日 的收益率减去投资者（或市场）当日要求的正常（预期）收益率之差。2、公式Rit 二 ai + BiRim + it其中，Rit是股票i在t时期的实际收益率；Rim是市场在t时 期的收益率，该收益选用天相流通指数来表示； it为随机扰动项。（七）当期收益率1、概念以债券为例，当期收益率是债券的年息除以债券当前的市场价格 所计算出的收益率。它并没有考虑债券投资所获得的资本利得或是损 失，只在衡量债券某一期间所获得的现金收入相较于债券价格的比 率。2、公式ic=ik（八）到期收益率1、概念以债券为例，

11、所谓到期收益，是指将债券持有到偿还期所获得的 收益，包括到期的全部利息。到期收益率（Yield to Maturity, YTM） 又称最终收益率，是投资购买国债的内部收益率，即可以使投资购买 国债获得的未来现金流量的现值等于债券当前市价的贴现率。 它相 当于投资者按照当前市场价格购买并且一直持有到满期时可以获得 的年平均收益率，其中隐含了每期的投资收入现金流均可以按照到期 收益率进行再投资。2、公式设F为债券的面值：C为按票面利率每年支付的利息，尸。为债券当前市场 价格，r为到期收益率，贝归P。喀岛+為二、指标及方法说明（一）股票及大盘说明在通达信上分别选取三支不同行业的股票以及大盘股指，它

12、们分别是格力电器（GELI）、中国石油（SHIY0U）、民生银行（MINSHENG）和沪深 300（300）。每只股票导出 1000 条日收盘数据，沪深 300 也一 样。二）相应指标收益率对比在EXCEL中根据股票及大盘的收盘价格，然分别 计算出百分比收益率和对数收益率，再把两个收益 率作对比。还可以做差对比。描述性统计分析在EViews软件中做出三支股票和沪深300的描 述性统计图后，观察其四个特征：中位数、均值、 偏度、峰度。一般来说，正态分布的偏度是0，峰度 是3。股票时序图在股票时序图中继续分析股票收益率是否存在 尖峰厚尾现象和波动集聚现象。统计分布特征进 步分析股票和大盘的统计特征

13、，再做出股票 和大盘的直方图和经验密度函数的组合图，为了方 便更直观地观察股票和大盘是否符合正态分布，继 续做出QQ分位图。三、实验过程及分析第一步：百分比收益率和对数收益率的对比选取的股票为格力电器、中国石油、民生银行三只个股，以及大盘股指沪深 300，将其百分比收益率和对数收益率的对比图呈现出1213e I nRETURN LTJSHYQURETURN PSHYOU也叫片兀|l3fajKi.0ri*rX.| pmlJ/*araFrMFi：EriJRrd_FOEURETURNJLN0EU恨n ft.PticfKfiK5 h-m huiittt J pnr StKs2Gr4Ph2s ut& |

14、 Ide r “: RETURN.KHIVDU 忡orkfiX UNTITLE:UnhHBcTi.*ew pte: PiHecITmgfc 尸呵用曲.eete 寺m*” Geu |5hee4” 切3审 廿时 jaer RTURN_LNMVXJ iprkHci UMniED-UrtHi _ 5efl: RETURN_LNGEIJ Warkflh: UmTTLEkUrftiiied口 Seiiei RETUR叫PGELI VltrHle UNTmJECHSJhtltfed P1|E|田 kWh PtnC Ub|Kt |EYapvbHiLPmt |Hih .FnMn.| ”!14|屈 Shifli,

15、 a(ii J&bati Jdbr Scr.ftTuRN_P-：M W Jk:LNTITLED.UnGlled,i. RETURN_LNSCO Wm-UihE UMUTLElELJIrTt*旳H叫mCX 4口 pliH num Hi却屯邓就 Si也$口屯上臥ew Fine gMt|prcwb Prrv Fmg 电出 防除 空仃 节应t|曰 3试5|灯reIXnEK.RN_P.3WCGI IKERETURN_LN3OO RnjfiN_PMlNHENK3 昏如W LHTITLED;Um：.匚wh h ocj ieft iFTdpcrGCi Kirc tart fittis Sanpte ub fu

16、ia(liJ Siau |ldef Stiles RETURN.LNMnSHENS Wcvidllb! UNTITLEDsUn.- r Ipall S | *EH.Fnic.bt|PrrBea. FTrrtNinebBege .Erie .SgT.百帕et|曰d.：5lrH|dh来，如下图所示：RETJtLHMIHSHEN10RETURN.PfHlNSHErij,1C由图可以看出，三只股票和大盘指数的收益率均在+10%和-1q |J! ! ! ! !j! ! ! !|! ! ! ! !1 | !1!1 ! !1 !型7MZ：0M?MIKK区间之中，但偶尔会由于股票的增股转股现象会造成某一天的收

17、益率波动较大。通过左右两边百分比收益率和对数收益率的对比可以发现，其实两个收益率的差别并不是很大。再把两个收益率进行做差对比后，发现收益率之差如下图所示：Q Group: UNTITLED Worlcfile:差直:UntitledVievvIPrxl Obciect| Print| Name| Freeze| Sampje| She已t| Stats| 日吟1H300GELISHYOU MINSHENG二者只差十分接近于 0，最大也不过 0.028，基本上所有的差值 都在 0.008 的差距之下。第二步：描述性统计分析对三支股票和沪深300 分别作出描述性统计图，如下图所示：根据上图可以发现

18、，沪深300 和格力电器平均收益率为正，而民 生银行和中国石油的平均收益为负。就偏度来说，沪深 300 偏度-1.5 偏离程度最大，格力电器偏度-0.03 最接近于零，偏离程度最小。再 观察其峰度，民生银行峰度高达 22.9，远远超过正态分布形态，格 力电器峰度 6.23，是三只股票和大盘指数中最接近正态分布的。第三步：尖峰厚尾和波动集聚由上图可以看出沪深 300 的尖峰厚尾现象十分明显，在沪深 300 的收益率时序图上可以看到尖峰明显的集中，厚尾拉的很长，并且波 动也明显的集聚在某一时间段。虽然其他的三支股票收益图上也能或 多或少看到尖峰厚尾现象，但是并没有沪深300 那样突出。第四步：统计

19、分布特征进行具体操作及相关说明，配上图表。做出三支股票和沪深 300的直方图和经验密度函数的组合图。如下图所示：S Sarios： HETUffl-PTO Wwfefl番 fit阖酣lll |gfl |h-QE Cfajict|privtMB| |fVnt |htam |Ftbi3i hh|J.Jt(9-MtSl*i3 JrRTURM_P300 Serwt: REMNWarkfil曰 対曲晋浙:Unt&或 TT-k* | Opject lopwr ；nivi Hanrias：|wRETURNPGELI11 I rHlsgrim hlamri |H SetIps; RETURH-PMIMSHEN

20、G 询卫田枣：筑彌用fhl*石.Frcc|iJbject |PrECLiiM Pnnt.Nane .rrae| Sardel taenr .渝*匚 Graph.抽岀| JdferREr_RN_PUINSHENaH SEiiw; Rf TUIW_psmou WforHil出罔势CBS牛斤;Untitl“叵.Pnj：.Cbjei:l:|PnjcgttM |PrrH|Myne “除韭.Ggr |bc Grgii./State. JderRETURTJ_PSHTOU| =询aym i*o*ng |由图可以看出三支股票和沪深300 的收益率的统计分布全部都不 符合正态分布，四个图中都能明显看出其尖峰超过

21、了正态分布的范 畴，在尾部地区，出现很多异常值都超出了尾部的正态分布，这也恰 恰说明了三支股票和沪深300 收益率所体现出来的尖峰厚尾性。为了更直观地分析其是否符合正态分布，再看其QQ分位图，所下所示，口RETURN一P迪 Workfil* 整屈齢宙:Llnhl7Kq| GO |r Ptxk?*MKte5 Prr.-jiM 阳P瞻塚尹卩肿 阴33 1站E-aH常一！.umn 口Dl RETURH-FM.ly6心 RETURN.PGBJ Warldfli:仙禅尉和啟 | ej | SI | E3 | :Mw tk 0b| J Rrarfle JIrttwe JSHnDteTSitttt&Hitt

22、eOlifcr Swk蠶 HETURNLPMIN5HENG 谢arkflei 盘IffiG询ML. I 口丁凹lSl |rtaitf|prK DfajKl pr甲ar. Mik |hna |FHin Sn|iv |Et hart CrhJSIwtai U- Stfits. RTURN_F5HIYDU Tfuknk.|Vhn Aih .CfaEl PrqwbMl AiikCknaiFTiMn |n|ii SvatSlate U-lzz8=io0備尚1 芒:arRTURN_PSnraJQdgrvli： orRTURM_PMMSi-NG观察其 QQ 分位图，三支股票和沪深 300 的头尾地带明显偏离

23、回 归斜线，而且回归斜线的截距都不为零，这就说明了三支股票和沪深 300 的收益率是不符合正态分布的。项目三：股票波动率分析及预测一、相关理论分析从古至今，一支股票可以被研究出很多不同的结果。分析股票有 两种方法：基本分析法及技术分析法。基本分析法：指的是股票价格 变动对股票价格的影响，分析了上市公司和股票市场对经营各种内外 因素的影响，进而对股票价格的一般走势得出了归纳和总结。经过对 股票价格的基本阐发，上市公司对股票市场环境的变化有了很好的掌 控，区别公司发行股票的好坏及股票的质量不同，选择质量最佳的股 票，并在最好的时间进行投资。技术分析法：指的是用图表来详细表 达的单支股票和整个股票市

24、场的运动路线，然后用数学方法找出了显 著的行为模式，最后对股票价格的未来走势进行预测。同时，根据股 票市场自身规律的变化，分析方法的结果。波动性是指不确定性以及风险，在金融中，某些工具或者某些价 格的运行机制是较为随机的，无法能够对其做出准确的判断以及预 测，会导致无法确定这些资产的内在价值是涨是跌，从而就形成了波 动性，股价收益率极差法。股价的收益率（Rt）可用股票收盘价的前后 两个时间的对数之差来度量，即：其中：为t时间段的收益率，、为前后时间段内创业板的收 盘价，t-1、t为前后时间段。在1982年，由罗伯特恩格尔提出ARCH模型，也就是自回归条 件异方差模型(Autoregressiv

25、e Conditional Heteroskedasticity)， 为了研究计量经济学中某些时间序列模型的波动性，而且发现此模型 可以较好的分析时间序列的波动性，于是乎该模型被广泛使用，甚至 被运用到金融理论方面，在1986年，Bollerslev提出了 GARCH模型, 也就是广义自回归条件异方差模型，此模型在ARCH模型的基础上做 了拓展，能够对在ARCH模型中产生的误差进行下一步的建立模型， 使得结果更加的完善，同时广义ARCH模型对于结果的预测更加准确, 比ARCH模型分析波动性预测未来的结果更好，对于投资者来说，利 用GARCH模型来预测,可以更好的做出投资的选择，在1991年,N

26、elson 提出了 EGARCH模型，此模型相比于GARCH模型，能够更好地判断好 消息及坏消息对结果的影响。VaR方法(Value at Risk，简称VaR)，称为风险价值模型，也称 受险价值方法、在险价值方法。VaR(Valueat Risk)按字面解释就是 “在险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券 组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平(置信度) 下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损 失。VaR特点主要有:第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色 彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风 险进行

27、评判；第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后 衡量风险大小；第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工 具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。二、指标及方法说明指标方法时间序列图选取格力电器和沪深300的收益率数据做出时间序列图ADF单位根检验分别对格力电器和沪深300的收益率数据进行平稳性检验自相关和偏自相关对大盘的收益率数据进行自相关和偏自相关检验Garch模型对大盘的收益率数据基于Garch模型进行波动性分析三、实验过程及分析第一步：时间序列图做出格力电器和沪深300 收益率数据的时间序列图由图看出沪深 300（左）和格力电器（右）上时间

28、序列图上，可以明显表现出收益率的尖峰厚尾现象。第二步：ADF单位根检验对沪深300和格力电器的收益率数据进行ADF单位根检验 Series: _ILP3DO- iffcdcflles UNTTTLEDtfUnthlech jvita hocfVwuifiil IFyk wirri Rmza mi pi afa工心aphUM kZiSfirl?5：_R_PFullitr drwt RoifftlB-s-t on _R_P300Augp&enftifrd DKkyFullitr Llnft Roifft iB-s-t &n _R_PGflLINdl Hyiwllwsis _R_F3WJ has a

29、 unit rod ExogenDus CortEtrtLag Length 0 (Aumifflic based cn SIC. MAXLW=21NJIHiwlhflsis _R_PGOJ has a unftiwl ExogenDus CcrsfartLagLengfth OAukitihIic 曲辺 品 SIG 關=21宦ProfcTAuanipffpij DrkeFiJieflfflr=i)c-29 31836 OCOMAijijnE 直弐i OckeFiJief 伯引 siffir=i)c-3O6SwOOMKBTest 匚nlicE vducs:11t IrvdSteuei10 lE

30、3436676 2 8&4222 266S26CTesI cnlkd vdues:1 % Ie1。輻 lE-286+227 -2 66S2&3TJaEKirm J19咄)cne-sid&d p-vdues7jl3EKiTHi T1 g嫦)ont-5 rirf p-vuesAugmented DkhaFulter Txt Equaon ependenl 暫b曲c: D_R_PM0| Merthwi： Leaffl Squaresale: QIMUlfi Time 09 16Sample (adjusietfi: 21000Included ctsenhbans 902 aHer auslment

31、s：Aurnented OkheFiiter Te: Equanon ependenl UKgu: EL.R_PGELl| MerthMI L的引 Squar&s- ale: QlJllJia Timt 09 16Sampte (0JjListed：i: 210OUIncluded atsenbans 997 aher acuslrnertiF由图看出，沪深300在0阶检验的情况下直接就表现出了平稳性。由于 ADF 给出的值 DF=-29.3184 是明显小于显著性水平是1%的临界 值-3.44，因此可以知道数据是平稳的。同理，格力电器在0阶检验的情况下也是直接就表现出了平稳性。由于 ADF

32、给出的值 DF=-30.6855 是明显小于显著性水平是1%的临界值-3.44，因此可以知道数据是平稳的。第三步：自相关和偏自相关我们先对沪深 300 和格力电器残差序列分析，如下图 2rq | r| | rq | rq | r| | r| | | i rn i i i i n i n i | 250500750100D口 Equation： UNTTTLED Workfile: UNTTLEO:Untit.口 II 回 4|View | Froc | objectPrint | Na me | Freeze | Estimate | Forecast |stats| Raslds-oa然后-

33、Residual Actual Fitted再根据其残差序列，做出残差平方相关图来检验ARCH效应, 可以看到序列自相关和偏自相关的检验：Equation; UNTITLED Vi/orkfile; UNT!TLED:IJntitled 口 | 回viaw| PraF|oh胆ct| Print|wamE |Free西 |Estimals |Forecast| 5tatm Res d&Correlogram al ResidualsDate. 01/11/18 Time: 09.2 BSample 1 100D回Included ub sedations. 9D9Autocorrelation

34、Partial Comelabcn AC FAC Q-StaL Prob0.0730.0735.34420.021-.043-a. 04a7 16S5o 02a-0.Q040.0027.18510.06Q01340 13325 3119ODDO0 0120.00925.680.000-U 071-0 06230 535oooo0.0230.03631.1230.000U曲0 06839 aseODDO0.0430.03141.6920.000-0 MS -0 0B050 762oooo-0.&360.02752 0530.0000 tJDS -0 01652.123ODDO0.1250.126

35、7.0130.000-0110-0 1D4帥196oooo0.&220.05680.6660 000U &B0OOS687 192ODDO0.Q520.00989.020.000n r%nnH mnnrt noc nrvx由上图可以看出，在 Prob 一列，伴随概论基本都小于 6.6%，这 就表明，不能接受残差序列为纯随机序列的假设，即，残差序列中存 在序列相关。所以它具有ARCH效应。第四步：Garch模型分别做出格力电器的Garch(l,l)Garch(l,2)Garch(2,l)模型:二JUNiriLED WorWile: UNTHLEDzOrrtitL 二Vfew FtK Qbiert

36、 FnrttFr2r- E*rnait For?! 5lrt-s Re:*i=-DeperxlenivariaiWe: WMrlhnd klL-ARCMklrquarctldtbubanOffifl：QimnH runs 1010EipW 11.2016 122&2017 incbcfed otsemfions:理2 Cnnwgence achHf/Bi atler llrtEratiunPrasflmpie liWlance bacHcasi iparameter = 07 GARCH = C(1) + C2Jf*RESD|-lX2 + C(3|GARCH(-i)XanableCodtici

37、ertSid Errorz-StdislicPrabVariance EquafionCRE3D0炖 GAACH = Q1)+ C|2|fiESC：-lp3 + C関护匚會区仪池 * 口町WGARCH(-I)/enableCcfTiciEnl SU Emir z-SlaltdK AubVari ancpEquil ionC RESicx-iya 尺 E5ID(-2 GARCMM)i妊M 24257B 0 153M3 UflflfiMd逛(B 0D51B1 0053271 OG17a9d3.104514 EH1B2.0721390.Q003 D DODD U.fflHI 0.0000R-squa

38、red Adjusied R-squared SE. nf regress an Sun squared rud LOS k畑旳网 Ourbh-VWson st咸fltWOWM0001275 CLNBflflfi O623MZ1S5Q.5Q91 sm做Mean depfinJert Mir 5 0 etependemvar 如缶匕Tin匚MfficriSchurz ertef Ian Hannan-Quin effiar-5.35E-K OU25901 4 722529 -4 090003 -4T1335E通过对格力电器的Garch(l,l)Garch(l,2)Garch(2,l)三个模型 的

39、结果进行分析比较，可以发现在Garch(l,l)模型的情况下，所有 系数都通过了检测，效果最好。我们再对大盘，即沪深300的收益数据进行Garch (1，1) Garch1，2)Garch(2，1)模型分析，如下图：口 Equaficci: UNlTITLED Woridil.血ED:如凤.亘冋匹 fTK ObrpTt FrflL H&mr- Frzt EHe密 &柯仇 SlrtS RJMPtffl Dependemvartabte WMahcri:腮-(Mrq也nJ - NonriB! cSElribijoonDdftTm: 10:23-Sarnie 1 10Wincluded observ

40、dions 1000achle after IDraDonsFresampie arlarK：e: backa引伽日mtn酊二 U7) iARCH = C(I) + C；(2RD卜 i 鬥 + Q3)-GAftCM(-1)VariableCoelificisntSM ErrorI-t3b5tCProbVariance Equert tonGRESi-rp2GflRO-K-14 69EO70.067316D.B33671S1 47E-0T o am id D DD511131STO&09S716221S26673O.OOUDDOXiD.DOOOR-squaredAuffled尺-押曲旬 S E

41、! regresHnn Sum squared rcsid LDfl IfellMHIHl Cu-bn-alsan-fltMBOO 0.001000 flDl5S4b DK10 3074 44.3Iktein dependenl va* S.D dependeni 财 Ahahe rto eMenun Schwz erteren Hannan-Qu ertter.Jil97EXl7 0.015SS* -fiJ42yyC -B12B163 -6.137291口 Equiatiorc iJhiTITLED Workfile: IfMTITLEDzLlntiitie. I j I 1=1 i 西Ft

42、xk Qfijert Fnrt Marne Fre Estrnete Fwecasl SM ResihhWhod ML - ARCH klrquardli - NarrnaldsInbi-tiDnDate 01/11/18 nine 1031Sample: I 1000heiuderi DbsefXJbDns IQQOGorwergence ek巾曲曲 slier+5 fterHlkrePnesrnpit vanaxe backzzsst (parmeler =GRCH =C(1)+ COJRESDMPE十 Ci3TGARCH1)十 QrSARCH/oiabbCodficiEfTlStd En

43、nrZ-StdlSlK：Arab.ValBnce EqumionCRESiD|-rp2 GARCHM GARCHC-23.59E-0TOO5ID91120675? O2&7Q2&2ft3E-Q7 0 025173 Q-.396957 Q.372514177HSS20291S830*0020 巧 6599550.0752 0 M24 0 0d240.4902R-squaredR-EqLure-d 圧已 ffT regression Sumsqua-rd rcsid LOfl l 诅 hood Lu-bn-dsan sialfl W WOTOffilhDOO00150450251090SOK.E1

44、JE1rQ6aM&an去时 附卸1炖 S.D dependent g Akflfca hfo crtlarlon Schwo-z criterion Hannan-QuncrtBf.-3S7E-Q70 015654 -6.141539 -6J2I90B -6134070匚I Equation: UMTHLED orirfile: UNTITLEDizUntitl.hot Otojaa. hflt runiA Frw如 Ecurr応m Fo仲gs口 Suu-曲口占De时ner 声就怎V-ktelhod ML - ARCH ihtrqgini -Normai dgntjutiijnDale DlH

45、/lfl Ire 10 31Sample: 1 1000hebtfed observarlions: 10WCanvergencE achiewd aHs- 14 rtEMlcrisPrEsample： vjian匚上 bxkcxA ipja-nEliH- = Q.T)GRGH = Q1) + CtZJRESItX-l 理十(X3FRE吕尽迺陀 + 口即 TGARCH(-1)CoEHicHftld Errorz-SlalifiicProbVariance EquabonCRESEh：-1*2 RESD(-2J*2 GAROiM)662EJCJ7-0.01 S8S1(I I：i894fi：i41

46、.9250271 B5E-0? 0017502 00W4 D006 他3 335341 -O.734&0+ 5022S*1667&900.0007D.46S5O.(HB0.0000R-sqijaredAdjjsted R-squared S. 呑 n&cr&EHDn SLrn soiled read Log life el hood Ptairiiri jZ士r-nn i+士4J.WMXKB 0 OOlffiB flDl6&4b DJ51O98 307& 948 i朋任心Meem ctependerrtr 8.0. dependemvar Uuike rfo cnlErion Schaan c

47、rctfen Heman-Quincffler-387E-07(I OiEt4 -fi J 43991 -fi.124260 乌.136430通过对沪深300的Garch(l,l)Garch(l,2)Garch(2,l)三个模型的 结果进行分析比较，可以发现在Garch(l,l)模型的情况下，所有系 数都通过了检测，效果最好。项目四：资本资产定价模型分析一、资本资产定价模型(一)相关概念资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model简称CAPM) 是由美国学者夏普(William Sharpe)、林特尔(John Lintner)、特 里诺(Jack Treynor)

48、和莫辛(Jan Mossin)等人于1964年在资产 组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广 泛应用于投资决策和公司理财领域。资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上 形成发展起来的，主要研究证券市场中资产的预期收益率及风险资产 之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。资本资产定价模型简称CAPM，是由威廉夏普、约翰林特纳一起 创造发展的，旨在研究证券市场价格如何决定的模型。资本资产定价 模型假设所有投资者都按马克维茨的资产选择理论进行投资，对期望 收益、方差和协方差等的估计完全相同，投资人可以自由借贷。基于 这样的假设，资本资产定价模型研究的重点在于探求风险

49、资产收益及 风险的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得 多少的报酬率。(二)自然假设CAPM (capital asset pricing model)是建立在马科威茨模型 基础上的，马科威茨模型的假设自然包含在其中：1、投资者希望财富越多愈好，效用是财富的函数，财富又是投 资收益率的函数，因此可以认为效用为收益率的函数。2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。5、投资者都遵守主宰原则(Dominance rule)，即同一风险水平 下，选择收益率较高的证券；同一收益率水

50、平下，选择风险较低的证 券。CAPM的附加假设条件：6、可以在无风险折现率R的水平下无限制地借入或贷出资金。7、所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致，因此市场上 的效率边界只有一条。8、所有投资者具有相同的投资期限，而且只有一期。9、所有的证券投资可以无限制的细分，在任何一个投资组合里 可以含有非整数股份。10、税收和交易费用可以忽略不计。11、所有投资者可以及时免费获得充分的市场信息。12、不存在通货膨胀，且折现率不变。13、投资者具有相同预期，即他们对预期收益率、标准差和证券之间的协方差具有相同的预期值。上述假设表明：第一，投资者是理性的，而且严格按照马科威茨 模型的规则进行多样化的投

51、资，并将从有效边界的某处选择投资组 合；第二，资本市场是完全有效的市场，没有任何磨擦阻碍投资二、指标及方法说明指标方法说明线性回归选取格力电器和沪深300的超额收益率做出线性回归图单位根检验检验格力电器和沪深300的超额收益率数据是否平稳协整检验检验格力电器和沪深300之间是否存在某种关系格兰杰因果检验格力电器和沪深300之间谁对谁具有因果性检验解释CAPM方程利用格力电器和沪深300的相关数据求出B值三、实验过程及分析第一步：线性回归进行格力电器超额收益率和大盘沪深 300 的线性回归图分析 Group: UNTrTLED orknie: UMinLED:Untitfed,t-Statist

52、icProb.*Augmented Dickey-rullertet statistic-30.605500.0000Test critical values:1 怩 level 5陆 level 10% level-3.436680-2 864227-2.568253Null Hypothesis: _R_1 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automarie based on SIG. MAXLAG=211 MacKinnon 1996 one-sided p-values由图看出，格力电器的超额收益率回归性并不强，有很多散

53、点分布在回归线之外，在某些区间甚至集聚了异常多的收益率数据。第二步：单位根检验对格力电器的超额收益率进行 ADF 单位根检验 Series: _R_1 Workfile: UMTmEDUntitledA回VieyvH Proc Object Properties Print |Name|FreEze |Sample |GenrSheet GraphStats IIAugmEnted Dicker-Fuller Unit Root Test an R 1Augmented Dickey-FulleTest EquationDepend ent /a ri able: D( R 1)Method:

54、 Least SquaresDate 01/11/18 Time: 03142Sample (adjusted). 2 1000In eluded observations: 997 after adjustments由图看出格力电器的日超额收益率在0阶检验的情况下直接就表 现出了平稳性。由于ADF给出的值DF=-30.6855是明显小于显著性水 平是1%的临界值-3.44，因此可以知道数据是平稳的。二如曲 R P30Q Vorkfile: UNTITLED:Untitledk4Ivlev.1 Proc |Object |Properties Print 门前怡 Freezesample |Gnr |5heet |Grapli Stats |d：AugintnitacI Dickty-Fulltr Unh 貝oot TMt on?.P3O0Nul