基于ARIMA模型对沪深300指数的实证分析研究

虽然股票价格的波动涉及很多不确定因素,但它仍是一个运动的、特殊的系统,必然存在着某种规律.本文以沪深300指数为例,选取2002年1月31日至2013年4月26日的收盘价月度数据,利用EVIEWS软件对其股票价格建立ARIMA模型,通过比较分析得出最优预测模型,从而对该指数的走势进行研究,得出沪深300指数走势变化的预测误差.并且通过使用一步向前静态预测方法来对股票价格序列进行建模及股价短期预测,为企业或投资者在进行投资决策时提供有效的参考.     

基于GARCH模型的沪深300指数VaR计算

针对VaR和CvaR方法的局限性,运用GARCH及其衍生模型,以深沪300指数为例,计算出其VaR值,并对模型计算出的结果进行对比,以及事后检验。结果发现,该模型能有效地刻画出指数的风险情况。     

基于条件自回归极差模型的沪深300指数波动性分析

通过选取不同的分布对自回归条件极差模型进行了改进,选择GARCH模型对对数收益率的波动率进行了建模,运用贝叶斯对两种模型中的参数进行分析.通过用沪深300指数数据进行实证分析,WinBUGS软件对两种模型当中的参数进行仿真,由参数估计值分析得到,自回归条件极差模型对波动短期效应有更好的捕捉能力,而GARCH模型优势在长期效应.     

沪深300指数每日行情

正~~     

沪深300指数进入反弹尾声

最近一周市场出现了板块快节奏的轮番上阵,除了上周煤飞色舞的持续发酵,券商、银行也进入了补涨阶段,市场人气由此进入了今年以来的新高潮.现在市场除了两桶油还没有大涨之外,其他权重股均已经进入了补涨阶段.     

沪深300

本周该指数触底回升,反弹幅度较大,进一步反弹的概率较大。     

沪深300

凭借靓丽的中报表现,保险股短期表现强势,投资者可关注中报披露季带来的估值修复机会。     

基于GARCH类模型沪深300股指期货波动率预测研究

文章以沪深300股指期货为研究对象,对GARCH类模型的样本内、外预测表现进行评价.选取日收盘价数据,对其日对数收益率序列进行基本的统计分析,验证序列具有ARCH效应.通过泊松拟合优度检验模型的标准化残差假定分布,选取最优的分布建立GARCH类模型.以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,采用M-Z回归和损失函数对预测效果进行检验.结果表明,GED分布假设下的GARCH(1,1)模型是预测沪深300股指期货收益波动率最强的模型.     

我国沪深300指数期货运行特征的实证分析

股指期货运行特征及其对现货市场波动性的影响是相互关联的两个方面,也是当前学界探讨的热点话题之一。鉴于国内外学者就股指期货对现货市场波动性的影响(包括我国沪深300指数期货对A股市场的影响)进行了广泛而深入的研究,而对于我国沪深300指数期货运行特征方面的研究则较为薄弱,因而本文以我国沪深300指数期货推出后的面板数据为基础,对沪深300指数期货运行特征进行了实证检验。结论表明,我国沪深300指数期货市场较之于国外成熟的股指期货市场,其波动性更显著和剧烈,并且其中利空影响明显大于利好影响,最后根据实证分析结论提出了相应的对策建议。     

基于ARIMA模型的CPI实证分析及预测

在现有资料对CPI预测研究的基础上,根据我国2000年1月至2012年12月的CPI月度数据构建ARIMA模型,对我国2013年上半年CPI进行分析和短期预测。实证结果表明:ARIMA(3,1,3)模型能很好地刻画CPI并提供较好的预测。这能为政府宏观政策的制定和实施提供一定的参考依据。     

基于ARIMA模型的河南省GDP指数分析

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势.     

沪深300行业指数动量效应实证研究

资本市场的有效性问题一直是学者们极具争议的研究课题之一,动量效应的提出为验证资本市场的有效性提供了一种可靠的方法。采用赢家输家组合模型,通过对沪深300十大行业指数构建动量策略,得出形成期和持有期的不同,是影响中国股市动量效应存在与否的关键因素的结论,并对此结论给出了可能的解释:若在较长时间长度内存在动量效应,较短时间长度内的反转效应可能是对较长时间长度内动量效应的调整。     

中国股市价格的波动性研究——基于沪深300指数的GARCH族模型

本文运用GARCH族模型,以中国A股市场较有代表性的沪深300指数作为研究对象,对中国股市价格波动中存在的条件异方差性和正负冲击对股价波动影响的不对称性进行检验,结果表明在样本期（2005年4月8日至2009年5月22日）内,我国股价波动存在明显的条件异方差性,但是并未发现正负冲击对股价波动影响的不对称性。     

沪深300指数与股指期货的相关性研究

通过ADF单位根检验、协整检验、G ranger因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等5种方法来检验沪深300股指期货合约IF 1203与对应现货指数收益率之间的相关性,从而揭示两者之间的运行机理,具有重要的理论意义和现实指导意义。     

基于ARIMA模型的运城市GDP预测分析

首先通过对运城市1996-2018年GDP数据进行平稳化处理,建立ARIMA模型,然后利用2019、2020年真实数据与拟合数据的相对误差判断模型的拟合效果,并利用相对误差与建立的Holt-Winters模型结果比较,最终确定ARIMA(0,2,1)模型为预测模型。最后利用ARIMA(0,2,1)模型对运城市2023-2025年三年的GDP进行预测,并结合运城市经济发展中存在的问题给出四点建议。     

基于ARIMA模型的青岛市GDP预测分析

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况的重要指标,对促进经济增长和协助地方经济决策具有重要意义。本文以青岛市为例,选取青岛市1990年至2014年青岛市GDP指标数据作为样本,建立了ARIMA模型,并对青岛市GDP进行预测,并进行检验。结果表明模型的预测数与实际GDP值误差较小。同时根据对影响GDP的指标分析为青岛市经济决策提供重要的依据。     

空方失控——沪深300指数期货动态跟踪

正震幅缩小本周(3月3日至3月7日)沪深300现货2涨3跌,累计全周下跌0.49%。每天的涨跌幅都在1%以内,全周的最低点较上周多出2.90点,最高点低出上周52.50点,波动幅度也被限制住。日K线在60日均线以下,季均线斜率向下,还是标准的偏空格局。空方失控已经很久不这么写报告了:把价差和持仓量连在一起,因为这样做的结果,方向完全由价差决定。如果只看持仓量,去掉价差,结果如下。     

上涨讯号跟进 沪深300指数期货动态跟踪

正周K线2连阳本周(7月21日至7月25日)沪深300现货指数5涨0跌,全周累计上涨3.78%,周K线2连阳。本周的最高点是周五的2251.89点,是4月15日以后的最高点。日K线于上周五突破60日均线,60日均线斜率也于本周三拐头向上,进入标准的偏多格局。无法得出偏空结论上周谈到从持仓量看,下跌加仓并不明确。考虑分红后,IF1408继续升水,而且下跌价差增加,有低接的力量。综合以上,无需对大盘过度担忧。本周市场     

上证红利指数与沪深300指数的协整计量分析模型

为了判断上证红利指数与沪深300指数之间的相互关联,使用协整模型的单整检验、协整检验、格兰杰因果检验等计量经济学的方法分析我国上证红利指数与沪深300指数之间的相互联系,发现我国上证红利指数与沪深300指数之间不仅存在共同的长期趋势,并且具有短期的共同波动模式,因此在上证红利指数与沪深300指数之间具有一定的参照性和可比性。它们之间不存在长期均衡的协整关系,不相互影响,不互为因果关系,两种指数都是投资者的重要参考分析指数。