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浦发银行股票的时间序列分析及预测

作者:admin
来源:http://www.ycssp0359.com/gupiao
日期:2020-11-03 21:32

海联金汇-股票亏得人多

2020年11月3日发(作者:曹楚南)
浦发银行股票的时间序列分析及预测
黄瑾 09金融(4)09050408
摘要 :股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股
票得到投资者的青睐,是因为购买 股票所带来的收益。本文建立了浦发银
行股票收益率的时间序列模型,借此对其进行分析和预测。
关键字:股票收益率 时间序列模型 ARCH 预测
一. 公司前景分析
上海浦 东发展银行是1992年8月28日经中国人民银行批准设立、1993
年1月9日开业,1999年在 上海证券交易所挂牌上市(股票交易代码:
600000)的股份制商业银行,总行设在上海。在全国设 立了33家直属分行,
518个营业机构,员工达18420名,从而架构起全国性商业银行的经营服务
格局。
截止2012年9月26日,浦发银行总股本为186.53亿股,实际流通A股14.92亿股,总资产30364.32亿元,在全国上市银行中排名为第六名。除
国有股份制商 业银行以外,浦发银行资产规模排名仅次于工商银行,建设
银行,农业银行,中国银行、交通银行之后, 资产实力比较雄厚,总资产
规模较大。截至2012年9月12日,浦发银行主营收入为400.03亿 元,在
全部上市银行中排名第8位。净利润增长率为33.49%,在全部上市银行中
排名为第 五位,位于民生银行,深发展,工商银行,中国银行之后,但远
远高于行业平均的-0.45%的增长率 ,表现出良好的增长业绩。截止2012年
6月30日,每股收益为0.9220元,排行第五。可见浦 发银行在行业中各方
面表现均较为稳定,有着较高的收益率。
综上所述,浦发银行在全国银行业中有一定的实力和地位,并有着良好的
盈利能力和收益率。
二.引言
在对很多经济时间序列进行分析时,传统的经济计量方法要求序列服从
一系 列的经典假设,然后建立ARMA模型。但在现实的经济生活中,有很多
时间序列并不服从于这些假设, 如金融时间序列中的股票价格、通货膨胀
率、利率以及收益率等。
异方差性是很多金融时间序 列固有的特点,它们不服从同方差的假设,
方差表现出集聚性和波动性的特点。因此利用传统的模型对这 类事件序列
进行建模并由此而进行统计推断往往会产生严重的错误。
针对上述不足,Engl e于1982年在研究通货膨胀时首先提出ARCH模型,
为解决这类问题提供了新的思路。1986年 Bollerslev在Engle基础上对
异方差的表现形式进行了直接的线性扩展,形成了更为广 泛的GARCH模型。
随后又有一些经济学家对上述模型进行了扩展和完善,形成如GARCH-M模< br>型、IGARCH模型,EGARCH模型等,最终形成了一个所谓的GARCH模型族。
之前大 多文章是运用ARCH族模型中的一个或几个少数的模型进行分析描
述。
本文试图利用ARCH族模型分别对浦发银行股票日收益率的波动性特征
进行分析验证。
三.实证分析
1.数据收集
本文收集了2011年8月10日至2012年7月12日一年间股票的日收盘
价。

时间
20110810
20110811
20110812
20110815
20110816
20110817
20110818
20110819
20110822
20110823
20110824
20110825
20110826
20110829
20110830
20110831
20110901
20110902
20110905
20110906
20110907
20110908
20110909
20110913
20110914
20110915
20110916
20110919
20110920
20110921
20110922
20110923
20110926
20110927
20110928
20110929
20110930
20111010
20111011
20111012
20111013
20111014
20111017
20111018
20111019
20111020
20111021
20111024
20111025
20111026
20111027
20111028
20111031
20111101
20111102
20111103
20111104
20111107
20111108
20111109
20111110
收盘
8.91
9.1
9.03
9.37
9.35
9.28
9.12
9.02
8. 98
9.18
9.1
9.48
9.46
9.18
9.19< br>9.29
9.37
9.29
9.15
9.11
9.29
9.26
9.3
9.15
9.1
8.95
8.98
8.8 1
8.86
9.09
8.82
8.73
8.44
8.52< br>8.43
8.45
8.54
8.42
8.57
8.85
8.87
8.83
8.92
8.78
8.84
8.73
8 .89
9.16
9.16
9.18
9.26
9.38
9.2 1
9.18
9.36
9.24
9.31
9.18
9.21< br>9.27
9.05
时间
20111111
20111114
20111115
20111116
20111117
20111118
20111121
20111122
20111123
20111124
20111125
20111128
20111129
20111130
20111201
20111202
20111205
20111206
20111207
20111208
20111209
20111212
20111213
20111214
20111215
20111216
20111219
20111220
20111221
20111222
20111223
20111226
20111227
20111228
20111229
20111230
20120104
20120105
20120106
20120109
20120110
20120111
20120112
20120113
20120116
20120117
20120118
20120119
20120120
20120130
20120131
20120201
20120202
20120203
20120206
20120207
20120208
20120209
20120210
20120213
20120214
收盘 时间 收盘 时间 收盘
9.08 201202159.23 201205178.97
9.21 201202169.19 201205188.86
9.18 201202179.26 201205218.87
8.92 201202209.26 201205228.96
8.86 201202219.28 201205238.89
8.8 201202229.32 201205248.85
8.74 201202239.33 201205258.79
8.75 201202249.51 201205288.87
8.69 201202279.48 201205298.95
8.7 201202289.66 201205308.82
8.62 201202299.54 201205318.77
8.6 201203019.55 201206018.78
8.73 201203029.69 201206048.59
8.5 201203059.58 201206058.56
8.81 201203069.44 201206068.62
8.8 201203079.34 201206078.56
8.8 201203089.46 201206088.34
8.73 201203099.47 201206118.34
8.78 201203129.38 201206128.29
8.78 201203139.47 201206148.27
8.7 201203149.36 201206158.47
8.66 201203159.19 201206188.46
8.58 201203169.25 201206198.49
8.6 201203199.28 201206208.5
8.49 201203209.12 201206218.44
8.62 201203219.08 201206258.35
8.61 201203229.12 201206268.06
8.59 201203239.06 201206278.05
8.53 201203269.13 201206288.01
8.53 201203279.12 201206298.13
8.54 201203288.97 201207028.09
8.47 201203298.87 201207038.09
8.44 201203308.93 201207048.12
8.38 201204058.93 201207058.07
8.35 201204068.94 201207067.97
8.49 201204098.84 201207097.67
8.41 201204108.92 201207107.7
8.65 201204118.89 201207117.71
8.71 201204129.12 201207127.67
8.95 201204139.14 201207137.73
9.07 201204169.06 201207167.63
9 201204178.93 201207177.69
9.09 201204189.12 201207187.67
9.04 201204199.12 201207197.69
8.97 201204209.31 201207207.61
9.2 201204239.24 201207237.45
9.04 201204249.38 201207247.46
9.2 201204259.35 201207257.41
9.42 201204269.37 201207267.4
9.22 201204279.41 201207277.49
9.22 201205029.56 201207307.56
9.08 201205039.46 201207317.66
9.4 201205049.49 201208017.65
9.44 201205079.42 201208027.75
9.39 201205089.36 201208037.74
9.24 201205099.2 201208067.72
9.45 201205109.16 201208077.69
9.4 201205119.16 201208087.73
9.37 201205149.08 201208097.75
9.27 201205159.04
9.19 201205168.91


2.数据处理
在分析浦发银行股票日收 益率时,一般将日收益率Rt为:Rt=log(P)t-log(Pt-1),
其中Pt为浦发银行股 票每日收盘价,日收益率是对每日对数收盘价的一阶差分。

40
Series: R
Sample 8112011 7122012
Observations 241
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Jarque- Bera
Probability
-0.000579
-0.001306
0.040910
-0.038368
0.013225
0.322051
3.681621
8.831382
0.012086
30
20
10

0
-0.0250.0000.025

Test Statistic
-3.641853 1% Critical Value*




5% Critical Value
10% Critical Value
-3.4612
-2.8746
-2.5737
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(R)
Method: Least Squares













Date: 102012 Time: 23:29
Sample(adjusted): 9072011 7122012
Included observations: 222 after adjusting endpoints

t-Statistic Prob. Variable Coefficient Std. Error

R(-1) -1.112349 0.305435 -3.641853 0.0003
-0.099053 0.9212
0.020628
0.070055
0.255022
0.532123
0.9836
0.9442
0.7990
0.5952
D(R(-1))
D(R(-2))
D(R(-3))
D(R(-4))
D(R(-5))
-0.029208 0.294873
0.005851
0.019049
0.066995
0.136195
0.283652
0.271911
0.262702
0.255947
D(R(-6))
D(R(-7))
D(R(-8))
D(R(-9))
0.046988
0.091078
0.137773
0.188605
0.249448
0.242196
0.234938
0.227298
0.218517
0.209438
0.198295
0.184707
0.169751
0.150255
0.188369
0.376050
0.586422
0.829768
1.306456
1.710105
1.643792
1.442525
1.339155
0.677539
0.8508
0.7073
0.5582
0.4076
0.1929
0.0888
0.1018
0.1507
0.1820
0.4988
D(R(-10)) 0.285482
D(R(-11)) 0.358161
D(R(-12)) 0.325955
D(R(-13)) 0.266445
D(R(-14)) 0.227323
D(R(-15)) 0.101804
D(R(-16)) -0.016713 0.126632
D(R(-17)) -0.007424 0.101011
D(R(-18)) -0.014526 0.066047
C -0.000808 0.000896

-0.131979 0.8951
-0.073501 0.9415
-0.219931 0.8261
-0.901345 0.3685
R-squared 0.592523 Mean dependent var 3.14E-05
0.019141
-5.796056
-5.489509
Adjusted R-squared 0.554196
S.E. of regression
Sum squared resid
0.012780
0.032994
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Log likelihood 663.3622 F-statistic 15.45966
0.000000 Durbin-Watson stat 1.984874 Prob(F-statistic)
从ADF检验中,T统计量为-3.461,对应P值为0,所以表明序列{R}平稳。
4.序列自相关和偏自相关检验

从图中可以看出,序列的自相关和偏自相关系数均 落入两倍的估计标准差内,且
Q-统计量的对应的p值均大于置信度0.05,故序列在5%的显著性水 平上不存
在显著的相关性。
5. 回归模型的建立
由于序列不存在显著的相关性,因此将均值方程设定为白噪声。
w=r-0.000579


如图所示:序列存在自相关,所以有ARCH效应。
5.
Dependent Variable: W
Method: ML - ARCH
Date: 102112 Time: 01:18
Sample(adjusted): 8112011 7122012
Included observations: 241 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 15 iterations


C
ARCH(1)
ARCH(2)
GARCH(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
Variance Equation
3.49E-05
-0.116803
0.114201
0.799482
2.74E-05
0.030285
0.034272
0.156381
2.275506
-3.856790
3.332159
5.112398
0.0021
0.0001
0.0009
0.0000
-0.007695 Mean dependent var -0.001158
-0.020451 S.D. dependent var
0.013360 Akaike info criterion
0.042302 Schwarz criterion
703.7206 Durbin-Watson stat
0.013225
-5.806810
-5.748971
2.217547
GARCH(2,1)所有的系数都通过t检验,效果最好!
6. ARCH Test:
0.660264
0.654112

F-statistic 0.651988 Probability
Obs*R-squared 3.298235 Probability
说明浦发银行股票不存在ARCH效应。
四.结论

根据建立的ARCH族模型,可以分析浦发银行股票具有较好的稳定性 和收
益率。不存在显著的ARCH现象,波动随时间变化而变化较小,说明投资尚
成熟。张江高 科股票日收益率一旦受到冲击而出现异常波动较少,抵御风
险能力较强,波动持续时间较短。浦发银行股 票风险与收益呈正相关且收
益率存在信息冲击曲线的对称特征。张江高科股票日收益率的长期参数将缓慢的收敛于稳定状态。选取多个ARCH模型拟合效果的对比分析,并选取
一系列指标来评价模型 拟合效果的研究思路,尽管可能存在一定的局限性,
但为如何对股票日收益选择较为优良模型分析其特征 提供了一种比较合理
和有效的方法。


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