R语言预测股票市场收益
预测股票市场收益
1.读取数据：
install.packages("zoo")
install.packages("xts")
install.packages("tseries")
library(xts)
library(tseries)
GSPC<-as.xts(get.hist.quote("^GSPC",start="1970-01-02",end='2009-09-15',quote=c("Open","High","Low","Clos e","V olume","AdjClose")))
head(GSPC)
2.绘制股票曲线
p<-apply(GSPC[,2:4],1,mean)
t<-function(p,close,tgt=0.025,m=10){
n<-length(p)
v<-numeric(length=n-m)
for(i in 1:(n-m)){
v[i]<-(p[i+m]-close[i])/close[i]
}
num<-length(v)-m
t<-numeric(length=num)
for(i in 1:num){
t[i]<-sum(v[i:(i+m-1)])
}
plot(t,type="h",lwd=0.1)
}
t(p,GSPC$Close)
3.K线图
T.ind <- function(quotes,tgt.margin=0.025,n.days=10) {
v <- apply(HLC(quotes),1,mean)
r <- matrix(NA,ncol=n.days,nrow=NROW(quotes))
for(x in 1:n.days) r[,x] <- Next(Delt(v,k=x),x)
x <- apply(r,1,function(x) sum(x[x > tgt.margin | x < -tgt.margin]))
if (is.xts(quotes)) xts(x,time(quotes)) else x
}
candleChart(last(GSPC,'3 months'),theme='white',TA=NULL)
avgPrice <- function(p) apply(HLC(p),1,mean)
addAvgPrice <- newTA(FUN=avgPrice,col=1,legend='AvgPrice')
addT.ind <- newTA(FUN=T.ind,col='red',legend='tgtRet')
addAvgPrice(on=1)
addT.ind()
4.用随机森林选择变量
myATR <- function(x) A TR(HLC(x))[,'atr']
mySMI <- function(x) SMI(HLC(x))[,'SMI']
myADX <- function(x) ADX(HLC(x))[,'ADX']
myAroon <- function(x) aroon(x[,c('High','Low')])$oscillator
myBB <- function(x) BBands(HLC(x))[,'pctB']
myChaikinV ol <- function(x) Delt(chaikinV olatility(x[,c("High","Low")]))[,1] myCLV <- function(x) EMA(CLV(HLC(x)))[,1]
myEMV <- function(x) EMV(x[,c('High','Low')],x[,'V olume'])[,2] myMACD <- function(x) MACD(Cl(x))[,2]
myMFI<- function(x) MFI(x[,c("High","Low","Close")], x[,"V olume"]) mySAR <- function(x) SAR(x[,c('High','Close')]) [,1]
myV olat <- function(x) volatility(OHLC(x),calc="garman")[,1]
data(GSPC)
install.packages("quantmod")
library(TTR)
library(Defaults)
library(quantmod)
library(randomForest)
data.model <- specifyModel(T.ind(GSPC) ~ Delt(Cl(GSPC),k=1:10)
+myA TR(GSPC)+mySMI(GSPC)+myADX(GSPC)+myAroon(GSPC)+myBB(GSPC)+ myChaikinV ol(GSPC) +myCLV(GSPC)+CMO(Cl(GSPC)) + EMA(Delt(Cl(GSPC)))+myEMV(GSPC)+myV olat(GSPC)
+myMACD+myMFI(GSPC)+RSI(Cl(GSPC))+mySAR(GSPC)+ runMean(Cl(GSPC))+runSD(Cl(GSPC))) set.seed(1234)
rf <- buildModel(data.model,method='randomForest',
training.per=c(start(GSPC),index(GSPC["1999-12-31"])),
ntree=50,importance=T)
varImpPlot(rf@fitted.model,type=1)
5.变量选择
imp<-importance(af@fitted.model,type=1)
rownames(imp)[which(imp>10)]
[1]"Delt.Cl.GSPC.k.1.10.Delt.1.arithmetic"
[2]"myATR.GSPC"
[3]"myADX.GSPC"
[4]"myEMV.GSPC"
[5]"myV olat.GSPC"
[6]"myMACD.GSPC"
[7]"mySAR.GSPC"
[8]"runMean.Cl.GSPC"
6.建立模型数据集
data.model<-specifyModel(T.ind(GSPC)~Delt(Cl(GSPC),k=1)
myATR(GSPC)+myADX(GSPC)+myEMV(GSPC)+myV olat(GSPC)+myMACD(GSPC)+mySAR(GSPC)+runMe an(Cl(GSPC)))
中国股市指数的投资收益分析
中国股市指数的投资收益分析 一、投资理论概述 （一）资产组合理论 资产组合理论是以一系列资产收益率的均值和方差作为组合选择的依据，提出了均值方差资产组合选择的基本方法，即保持一定的方差的资产组合，使期望收益率最大化，或者保持一定的期望收益率的资产组合，使方差最小化；意味着资产选择不能依据资产本身的某一特征，还必须考虑该资产与其他资产的相互作用。该理论不仅描述了资产及其组合的收益与风险关系，而且解决了最优资产组合的选择问题，使得资产组合分析和管理科学化、程序化，从而奠定了其在金融投资理论中的地位。 （二）资本资产定价理论 在资产组合理论的基础上提出的。资产定价理论认为，一项投资所要求的收益率取决于以下三个因素：（1）无风险收益率，即将国债投资（或银行存款）视为无风险投资；（2）市场平均收益率，即整个市场的平均收益率，如果一项投资所承担的风险与市场平均风险程度相同，该项收益率与整个市场平均收益率相同；（3）投资组合的系统风险系数，是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。而期望的收益率由无风险收益和该组合的风险系数与市场平均收益和无风险收益差额之乘积决定。 （三）有效市场假说 根据市场对信息反应的有效性，将市场分为弱势有效、半强势有效、强势有效市场。而反应程度分为反应不足以及反应过度两种情况，描述了信息对市场的影响。 （四）行为金融理论 将金融学与社会学及心理学等人文学科相结合，从另一个假设的层面出发，认为人的一些社会性特征及自身人性影响引导自己的投资行为，诸如羊群效应、过度自信等。 （五）其他 在投资中，还有其他很多效应，由于诸多因素导致的，诸如ipo抑价效应，小公司效应，税收效应，整数效应，股利理论，盈余公布效应等。 从诺贝尔经济学奖的颁奖时间看，前两个理论是一组，第三及第四是另外一组，两组进行比较。第一组是从数理的角度出发，基于期望均值和方差，将收益和风险进行量化，由这两个变量来主导投资，通过一系列的对比分析，均衡选择，得出结论。而后一组中有很大程度的数量分析，但主要思想是从外部和内部相结合的理论，外部的信息以及人的行为对进行投资的影响。 二、指数介绍 （一）上证指数 上证综合指数是最早发布的指数，是上海证券交易所从1991年7月15日起编制并公布上海证券交易所股价指数，它以1990年12月19日为基期，设基期指数为100点，以全部上市股票为样本，以股票发行量为权数，按加权平均法计算，遇新股上市、退市或上市公司增资扩股时，采用除数修正法修正原固定除数，以保持指数的连续性。然后于2006年1月4日发布了新上证综合指数，新综指选择已完成股权分置改革的沪市上市公司组成样本，实施股权分置改革的股票在方案实施后的第2个交易日纳入指数，新综指是一个全市场指数，以2005年12月30日为基日，以该日所有样本股票的总市值为基期，基点为1 000点。新综指采用派许加权方法，以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，当成分股变化时，同样采用除数修正法修正原固定除数。 （二）深证成分指数 深圳成分股指数是由深圳交易所编制，通过对所有在深圳证券交易所上市的公司进行考察，按一定标准选出40家有代表性的上市公司作为成分股，以成分股的可流通股数为权数，
应用文-中国股市指数的投资收益分析
中国股市指数的投资收益分析 '中国股市指数的投资收益分析 一、投资理论概述 （一）资产组合理论 资产组合理论是以一系列资产收益率的均值和方差作为组合选择的依据，提出了均值—方差资产组合选择的基本方法，即保持一定的方差的资产组合，使期望收益率最大化，或者保持一定的期望收益率的资产组合，使方差最小化；意味着资产选择不能依据资产本身的某一特征，还必须考虑该资产与其他资产的相互作用。该理论不仅描述了资产及其组合的收益与风险关系，而且解决了最优资产组合的选择问题，使得资产组合分析和 科学化、程序化，从而奠定了其在金融投资理论中的地位。 （二）资本资产定价理论 在资产组合理论的基础上提出的。资产定价理论认为，一项投资所要求的收益率取决于以下三个因素：（1）无风险收益率，即将国债投资（或银行存款）视为无风险投资；（2）市场平均收益率，即整个市场的平均收益率，如果一项投资所承担的风险与市场平均风险程度相同，该项收益率与整个市场平均收益率相同；（3）投资组合的系统风险系数，是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。而期望的收益率由无风险收益和该组合的风险系数与市场平均收益和无风险收益差额之乘积决定。 （三）有效市场假说 根据市场对信息反应的有效性，将市场分为弱势有效、半强势有效、强势有效市场。而反应程度分为反应不足以及反应过度两种情况，描述了信息对市场的影响。 （四）行为金融理论 将金融学与 学及 学等人 科相结合，从另一个假设的层面出发，认为人的一些社会性特征及自身人性影响引导自己的投资行为，诸如羊群效应、过度自信等。 （五）其他 在投资中，还有其他很多效应，由于诸多因素导致的，诸如IPO抑价效应，小公司效应，效应，整数效应，股利理论，盈余公布效应等。 从诺贝尔 学奖的颁奖时间看，前两个理论是一组，第三及第四是另外一组，两组进行比较。第一组是从数理的角度出发，基于期望均值本文由 联盟 收集整理和方差，将收益和风险进行量化，由这两个变量来主导投资，通过一系列的对比分析，均衡选择，得出结论。而后一组中有很大程度的数量分析，但主要思想是从外部和内部相结合的理论，外部的信息以及人的行为对进行投资的影响。 二、指数介绍 （一）上证指数 上证综合指数是最早发布的指数，是上海证券交易所从1991年7月15日起编制并公布上海证券交易所股价指数，它以1990年12月19日为基期，设基期指数为100点，以全部上市股票为样本，以股票发行量为权数，按加权平均法计算，遇新股上市、退市或上市公司增资扩股时，采用除数修正法修正原固定除数，以保持指数的连续性。然后于2006年1月4日发布了新上证综合指数，新综指选择已完成股权分置改革的沪市上市公司组成样本，实施股权分置改革的股票在方案实施后的第2个交易日纳入指数，新综指是一个全市场指
R语言预测股票市场收益
预测股票市场收益 1.读取数据： install.packages("zoo") install.packages("xts") install.packages("tseries") library(xts) library(tseries) GSPC<-as.xts(get.hist.quote("^GSPC",start="1970-01-02",end='2009-09-15',quote=c("Open","High","Low","Clos e","V olume","AdjClose"))) head(GSPC) 2.绘制股票曲线 p<-apply(GSPC[,2:4],1,mean) t<-function(p,close,tgt=0.025,m=10){ n<-length(p) v<-numeric(length=n-m) for(i in 1:(n-m)){ v[i]<-(p[i+m]-close[i])/close[i] } num<-length(v)-m t<-numeric(length=num) for(i in 1:num){ t[i]<-sum(v[i:(i+m-1)]) } plot(t,type="h",lwd=0.1) } t(p,GSPC$Close)
3.K线图 T.ind <- function(quotes,tgt.margin=0.025,n.days=10) { v <- apply(HLC(quotes),1,mean) r <- matrix(NA,ncol=n.days,nrow=NROW(quotes)) for(x in 1:n.days) r[,x] <- Next(Delt(v,k=x),x) x <- apply(r,1,function(x) sum(x[x > tgt.margin | x < -tgt.margin])) if (is.xts(quotes)) xts(x,time(quotes)) else x } candleChart(last(GSPC,'3 months'),theme='white',TA=NULL) avgPrice <- function(p) apply(HLC(p),1,mean) addAvgPrice <- newTA(FUN=avgPrice,col=1,legend='AvgPrice') addT.ind <- newTA(FUN=T.ind,col='red',legend='tgtRet') addAvgPrice(on=1) addT.ind() 4.用随机森林选择变量 myATR <- function(x) A TR(HLC(x))[,'atr'] mySMI <- function(x) SMI(HLC(x))[,'SMI'] myADX <- function(x) ADX(HLC(x))[,'ADX'] myAroon <- function(x) aroon(x[,c('High','Low')])$oscillator myBB <- function(x) BBands(HLC(x))[,'pctB'] myChaikinV ol <- function(x) Delt(chaikinV olatility(x[,c("High","Low")]))[,1] myCLV <- function(x) EMA(CLV(HLC(x)))[,1] myEMV <- function(x) EMV(x[,c('High','Low')],x[,'V olume'])[,2] myMACD <- function(x) MACD(Cl(x))[,2] myMFI<- function(x) MFI(x[,c("High","Low","Close")], x[,"V olume"]) mySAR <- function(x) SAR(x[,c('High','Close')]) [,1] myV olat <- function(x) volatility(OHLC(x),calc="garman")[,1] data(GSPC)
基于MATLAB股票市场的线性预测
基于MATLAB 股票市场的线性预测 摘要:随着计算技术和信息科学的飞速发展，信号处理逐渐发展成一门独立的学科，成为信息科学的重要组成部分，广泛应用在经济、金融等各种领域中，其中线性预测是最为广泛的一种方法。本设计借助MATLAB 的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。并用MATLAB 生成一个豪华的界面，把线性预测的结果直观、明了的表现出来。 本设计在理解信号与系统基本原理的前提下，利用MATLAB 设计了一个线性预测系统，该系统利用一个离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器来解决属于预测建模等问题。这是一个基于MATLAB 计算机仿真的股票线性预测模型，它用股票的开盘、收盘、最高、最低四种价位为源信号进行预测，可以选择滤波器的阶数来调整它的精确度，能够做到预测误差最小。 关键词：线性预测系统、MATLAB 、离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器 1.股票线性预测的原理 本文设计一个系统，它能够单独的根据过去的值预测x[n]信号的将来值。对于线性预测来说，这个系统是一个FIR 滤波器，它根据过去值的一种线性组合算出一个预测量： [][]∑=∧--=p k k k n a n X 1 （1-1） 式1-1中的就是预测值。因为用了信号先前的p 个值构成这种预测，所以这是一个p 阶预测器。给定某一固定的滤波器阶p ，线性预测问题就是要确定一组滤波器系数，以使得“最好的”实现1-1的预测确实这个“最好”系数的最常用的准则是某些系数，使得总的平方预测误差达到最小： [][][]2121| |||∑∑=∧=-==N n N n n x n x n e E （1-2） 式1-2中，假设序列x[n]的长度为N ，有几个途径可以用来对k a 求解以使式1-2中E 最小。最简单的方法是利用MATLAB 来解这个联立线性方程组。假设N>P,这个线性预测问题可以转换成式1-3的矩阵形式。 ????????????++=????????????+++??????????????????????--+-][]2[]1[][]2[]1[]1[][]1[]2[][]1[11N x p x p x N e p e p e a a N x p N x p x x p x x (1-3) 式1-3还可以紧凑一些写成-Xa+e=x 。这个方程用来对向量a 求解，以使总平方预测误差e ’*e 最小。式1-3左边放一半减号是为了让“预测误差滤波器”能表示成e=Xa+x 。 2.利用matlab 实现股票预测的编程思想 利用matlab 实现股票线性预测的编程流程图如图1所示。
中国国内上市公司收益率分析报告
对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告 一、理论介绍 资本资产定价模型,即Sharpe （1964），Lintner （1965）和Black （1972）建立的简捷、完美的线性资产定价模型CAPM （又称SLB 模型），是金融学和财务学的最重要的理论基石之一。CAPM 模型假定投资者能够以无风险收益率借贷，其形式为： E ［R[,i]］＝R[,f]＋β[,im]（E ［R[,m]］－R[,f]）， （1） Cov ［R[,i]，R[,m]］ β[,im]＝─────────── （2） Var ［R[,m]］ R[,i]，R[,m]，R[,f]分别为资产i 的收益率，市场组合的收益率和无风险资产的收益率。 由于CAPM 从理论上说明在有效率资产组合中，β描述了任一项资产的系统风险（非系统风险已经在分散化中相互冲消掉了），任何其它因素所描述的风险都为β所包容。因此对CAPM 的检验实际是验证β是否具有对收益的完全解释能力。 资本资产定价模型(CAPM)在理论上是严格的，但是在实际中长期存在着实证研究对它的偏离和质疑，其原因主要是资本资产定价模型的一组假设条件过于苛刻而远离市场实际。本次分析报告旨在通过对随机抽样的中国上市公司的收益率的分析，考察在中国的股市环境下，CAPM 是否仍然适用。 二、数据来源 本文在CSMAR 大型股票市场数据库中随机选取了1995年1月到2001年12月的100支股票（存为名叫rtndata 的EXCEL 文件），作为对中国股票市场的模拟。同时还收集了同时期中国银行的年利率（取名为rf ）作为无风险利率，并通过各股票的流通股本对上海、深圳两个市场A 股的综合指数进行加权（取名为mr2）。 在SAS 中建立数据集，其中各列指标分别为各股票的月收益率（为处理方便，股票名称已改为y1-y100）、中国银行的年利率rf （本次报告没有将rf 转换成月无风险收益率，因为这一差异将反映在系数上，且为倍数关系，对结果没有实质性影响）和以流通股进行加权（因为本次报告计算的是市场收益率）的上海、深圳两个市场A 股的综合指数mr2。 本次报告采用的CAPM 模型为：100,...,2,1,?10=++=j e r jt j jt βγγ。 三、方法及步骤 1，在SAS 中以libname 命令设定新库，名为finance 。程序为： libname finance 'G:\finance\rtndata'; run; 2，采用means 过程（也可以用univariate 过程）对这100支股票做初步的均值分析，初步得出各股票的样本均值等数据。程序为： proc means data =; var y1-y100; run ; 3，采用corr 过程对随机抽取的若干支股票进行相关分析，以判断中国股票市场的相关性。程序如下： proc corr data = cov ; var y23 y67; where stkcd>=199512 and stkcd<=199712; run ;
股票市场收益率
股票市场收益率 摘要：在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天，股票市场的 波动也日益加剧，风险明显增大，资产收益率的分布形态也更加复杂化。对上证综指对数收益率序列进行实证研究，依据严密的统计分析 方法建立了GARCH-t(1,1)模型。最后，通过相应的模型检验方法验证 了GARCH-t(1,1)模型能够很好的刻画上证综指对数收益率序列的统计 特征。 关键词：股票收益率；GARCH模型；统计检验オ 在风险管理中，我们往往关注的就是资产收益率的分布。许多实证研 究表明，金融资产收益率分布表现出尖峰、厚尾的特征。另外,收益率 序列还具有条件异方差性、波动聚集性等特点。选择合适的统计模型 对金融资产收益率分布进行描述显得尤为重要。 1数据选取 本文实证分析的数据选取上海股市综合指数(简称上证综指)每日收盘 指数。考虑到我国于1996年12月16日开始实行涨跌停板限价交易， 即除上市首日以外，股票、基金类证券在一个交易日的交易价格相对 上一个交易日收市价格的涨跌幅不得超过10%，本文把数据分析时段选择为：1996.12.16-2007.05.18，共2510组有效数据。数据来源为CCER中国经济金融数据库。数据分析采用软件为Eviews5.1。通过对 原始序列的自然对数变换，得到上证综指收益率序列，有2509个数据，记为RSH。 2基本统计分析 2.1序列的基本统计量 对称分布的偏度应为等于0，而上证综指收益率的偏度为负值，说明 该序列的分布是有偏的且向左偏斜，即收益率出现正值的概率小于收 益率出现负值的概率。另外，已知正态分布的峰度等于3，而上证综指
收益率的峰度是8.919924，远大于3，这表明RSH序列不服从正态分布，而是具有尖峰厚尾特性。 2.2序列的自相关性 采用Ljung-BoxQ统计量检验上证综指收益率序列的自相关性。原假设为序列不存在阶自相关。根据上证综指收益率的10阶滞后期的Q统计值及其相应概率值可知，上证综指收益率的相关性并不显著。 2.3序列的平稳性和正态性 为了避免伪回归现象的发生，在建立回归模型之前须对收益率序列进行平稳性检验。采用ADF方法检验RSH序列的平稳性，其检验统计值为-51.7733，远小于MacKinnon的1％临界值，认为上证综指收益率序列不存在单位根，是显著平稳的。这就避免了非平稳性带来的许多缺陷。上证综指收益率序列的D.W.值为1.9705，非常接近于2，表明其残差序列不存在序列相关。 本文使用Jarque-Bera方法对RSH序列其进行正态性检验，检验统计值为3682.735(p=0.000)，概率值足够小以至于必须怀疑原假设的正确性。这也就说明，用正态分布对中国股市收益率的波动性进行描述是不正确的。 2.4ARCH效应检验 大量的实证分析表明，大多数金融资产收益率序列的条件方差具有时变性，即ARCH效应。利用ARCH-LM方法检验残差序列中是否存在ARCH 效应。选择滞后阶数为5阶，检验统计值为28.92598(p=0.000)，表明残差存在显著的ARCH效应，至少存在5阶的ARCH效应。这就意味着必须估计很多个参数，而这却是很难精确的做到。在这种情况下，可以用一个低阶的GARCH模型代替，以减少待估参数的个数。 3分布模型的确定
中国股票市场收益率分布曲线的实证
文章编号:1002—1566(2002)05—0009—03中国股票市场收益率分布曲线的实证 Ξ 陈启欢 (上海交通大学管理学院,上海 200030) 摘 要:股票价格行为的随机理论认为市场收益服从正态分布,但在现实中这一假设不一定成立,市场收益率更多地呈现出偏离正态分布的形式。本文检验中国市场的收益率分布形态。 关键词:股票;收益率;价格行为;正态分布;t 分布 中图分类号:O212;F830文献标识码:A 1.收益率的分布与股票价格行为 股票价格行为的随机理论认为实际的股价遵循某种随机的离散过程。股价的波动被认为由外部噪声造成,当时间间隔Δt →0时,外部噪声将呈现正态分布,服从维纳过程。因此,随机理论采用一般化的维纳过程作为描述股价行为的模型。数学表达式如下: ΔS S =φ(μ?Δt ,σΔt ) (1)ΔS =μ?Δt +σ?S ? Δz (2) [1]ΔS 为短时间Δt 后股票价格s 的变化 μ为单位时间内股票的预期收益率 σ为股票价格的波动率 φ(m ,s )表示均值为m ,标准方差为s 的正态分布 (1)式表明如果外来噪声服从正态随机过程,Δs/s 即收益率将服从均值为μ?Δt ,标准方差为σΔt 的正态分布 Δz =∈Δt ,∈表示服从标准正态分布,Δz 在维纳过程中被认为遵从马尔科夫过程,隐含市场是弱势有效的条件。 收益率的分布方式影响着股票价格的行为,只有当收益率遵从正态分布,股价行为的一般化维纳过程式(2)才能成立。当收益率的分布偏离了正态分布意味着式(2)中的外部噪声项σ?s ? Δz 就不服从正态随机过程。换而言之股价的行为方式不再遵从正态马尔科夫过程,市场可能不处于弱势有效状态。另外,收益率从遵从正态分布也是B lack -Scholes 微分方程的基本假设前提,如果收益率偏离正态分布,微分方程也需要进行修改。这个角度观察,收益率的分布是股价行为的基础,要了解某股票市场价格行为的特征,必须了解该市场的收益率分布。本文将对中国深沪两市的股指收益率的分布进行实证检验,考察其是否符合正态分布或符合其t 分布形式或并无一确切表达的分布形式。9中国股票市场收益率分布曲线的实证 Ξ收稿日期:2001-04-25
对股票价格的预测和分析演示教学
市场预测设计 对股票价格的预测和分析 （一）选择股票阶段： 股票名称：富春环保股票代码：002479 （二）近90日内富春环保的股票价格及走势如图所示： （三）国家最新的政策和公司公告
1.政策和政府公告 浙江富春江环保热电股份有限公司第二届董事会第十三次会议决议的公告：本公司及董事会全体成员保证公告内容真实、准确和完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏。浙江富春江环保热电股份有限公司（以下简称“公司”）第二届董事会第十三次会议（以下简称“会议”）通知于2012年2月1日以专人送达方式发出，会议于2012年2月16日在浙江省富阳市浙江富春江通信集团有限公司八楼会议室召开。应到董事9人，实到董事9人。公司监事、高管人员列席了本次会议。本次会议的召集、召开以及参与表决董事人数符合《中华人民共和国公司法》、《公司章程》等有关法律、法规的规定。会议由董事长吴斌先生主持，经参加会议董事认真审议并经记名投票方式表决，通过以下决议：一、审议通过了《关于公司对本次发行债券承诺的议案》同意公司做出书面承诺：在本次公司债券存续期内，若公司任何时点的资产负债率（母公司口径）超过70%，或任一年度的净利润（归属于母公司所有者的净利润）低于本次公司债券一年的利息支出，公司将召开股东大会，并配合本期债券受托管理人召开债券持有人会议，审议通过将公司所属且经评估后公允价值合计不少于7亿元的资产（包括但不限于长期股权投资、固定资产、无形资产和在建工程等资产）抵押给本次公司债券持有人，为本次公司债券按时还本付息提供安全保障。本议案赞成票9票，反对票0票，弃权票0票，此项决议通过。二、审议通过了《关于对本次公司债券分期发行的议案》同意本次发行的公司债券票面总额不超过人民币7 亿元（含7 亿元），自中国证监会核准发行之日起六个月内完成首期发行，首期发行规模为 4 亿元，剩余数量自中国证监会核准发行之日起二十四个月内发行完毕。本议案赞成票9票，反对票0票，弃权票0票，此项决议通过。 2.七部门发文加大水利建设金融支持 央行、发改委、财政部、水利部、银监会、证监会、保监会七部委近日联合发布《关于进一步做好水利改革发展金融服务的意见》指出，要积极引入多元化投融资主体，创新项目融资方式，引导金融资源支持水利建设，支持符合条件的水利企业上市。 《意见》提出，要大力创新符合水利项目属性、模式和融资特点的金融产品
投资者情绪与股票市场收益的相互影响分析
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/3f18327006.html, 投资者情绪与股票市场收益的相互影响分析作者：吴飞飞 来源：《中国市场》2016年第18期 [摘要]文章使用线性回归方法，分别在短期视角和中长期视角分析了投资者情绪与市场收益的相互影响关系。实证研究表明，在短期内（1～3个月），滞后的市场收益可以部分解释 当期情绪，对当期投资者情绪有显著影响，而在中长期内（10～12个月），滞后的投资者情 绪可以解释市场收益的反转现象，滞后情绪可以反向预测市场收益。 [关键词]投资者情绪；市场收益；线性回归 1引言 经典金融学认为，市场套利的存在会迫使情绪交易者逐步退出市场，因此在定价模型中不考虑投资者情绪的影响。然而，近年行为金融学的发展研究表明，投资者在投资决策过程中存在各种心理和认知偏差。投资者情绪理论是行为金融学研究领域的一个重要分支，该理论认为，情绪是影响资产定价的系统因子。 目前国内外许多研究分析了情绪对股票市场收益和波动的影响。De Bondt等（1985）研究发现，市场存在错误定价的原因之一是投资者的过度反应。Lee等（1991）通过解释“封闭式基金定价之谜”分析了投资者情绪对股票市场收益的影响。Solt&Statman（1988）实证研究发现，市场收益也会影响投资者情绪。Baker&Wurgler（2006）利用主成分分析方法构造了综合投资者情绪指标，研究结果表明，情绪对不易估值和难以套利的股票影响更大。Yuan（2011）发现，市场预期超额收益与市场条件波动率，在低情绪期间显著正相关，而在高情绪期间的相关性不再显著。国内方面，伍燕然等（2007）通过分析不完全理性投资者的情绪，认为情绪是影响资产定价的重要因素。陈其安等（2011）研究了中国股票市场2005年6月—2008年8月期间的“暴涨暴跌”现象，认为此异常现象很大程度上是噪音交易者的情绪引起。董孝伍等（2013）研究发现，短期内滞后市场收益是投资者情绪的格兰杰原因，中长期内滞后市场情绪又是市场收益的格兰杰原因。 大多数研究表明，投资者情绪对股票价格和股票市场收益有重要影响，但鲜有对股票市场收益是否会影响投资者情绪的研究。鉴于此，本文试图通过实证分析讨论股市收益对投资者情绪的影响，分析投资者情绪与股市收益的相互影响关系。 2数据来源及变量设计 2.1变量的选取 基于研究目的及数据的可获得性，本文选取2010年12月—2015年12月沪深A股市场为样本，样本期共计61个月。
社会媒体环境下基于EMD-DSVR的股票市场预测方法研究
第24卷第5期 2016年10月 安徽建筑大学学报Journal of Anhui Jianzhu University Vol .24 No .5 Oct .2016DOI :10.11921/j .issn .2095-8382.20160519 社会媒体环境下基于EMD -D S V R 的股票市场预测方法研究 梁坤\张理政2 (1.合肥工业大学管理学院，合肥230009,2.安徽建筑大学管理学院，合肥230022) 摘要：现有的利用社会媒体预测股票市场的研究未能考虑股指时间序列所具有的多尺度特征。为了解决 这一问题，运用e m d 分解法、混沌分析理论和支持向量回归机，提出一种e m d -d s v r 股票市场预测方法。 首先分析股指时间序列多尺度与社会媒体变量序列多尺度间的内在联系，运用E M D 分解法将社会媒体变量 序列分解成不同尺度的基本模态分量；然后运用混沌分析理论和支持向量回归机对各模态分量进行建模和 预测；最后利用社会媒体变量序列的各模态分量对股票市场进行预测。运用所提出的e m d -d s v r 模型，对 上证指数和深成指数的日收盘值进行预测，实验结果表明，所提出的方法能有效提高对股指时间序列的预 测精度。 关键词：经验模态分解；股票收益；混沌理论；支持向量回归 中图分类号：TP 391 文献标识码：A 文章编号：2095-8382(2016)05-106-05 Prediction Method of S tock Market Based on EMD-DSVR under Social Media Environment LIANG Kun 1, ZHANG Lizheng 2 (l.School of M anagem ent , H efei U niversity of Technology , H efei ,230009, China , 2.School of M anagem ent,A nH ui Jianzhu U niversity ,HeFei ,230022,C hina )Abstract ： The existing relevant research of social media-based market performance analysis fails to consider the multi-scale of stock time series. To solve this problem, by employing the empirical mode decomposition (EMD), chaos theory and support vector regression, this paper presents an EMD-DSVR method to predict stock market. First, the intrinsic link between stock time series multi-scale and social media time series multi-scale has been analyzed; and by using EMD method, this paper decomposes the social media time series into many intrinsic modal function (IMF) which can significantly represent potential information of original time serial. Then, by using chaos theory and support vector regression, this paper predicts and sets models for each IMF. Finally, market performance is predicted by using the IMF of social media time series. In order to verify the effectiveness of EMD- DSVR model, the close value of Shanghai Composite Index and Shenzhen component index are predicted by using this model. The results show that our approach can effectively improve the prediction accuracy of stock time series. Keywords ： empirical mode decomposition; stock time series; chaos theory; support vector regression 0引言 股票市场是金融市场的重要组成部分，也是 国家经济运行状况的晴雨表。合理分析并预测股 票市场不仅能够引导股民进行正确投资，还可以 为政府提供股票市场宏观调控的理论依据，进而 保障经济平稳健康发展。传统的股票市场分析与预测主要有基本面 法和技术分析法[1]。随着论坛、博客和内容社区 等社会媒体的快速发展与广泛应用，基于社会媒收稿日期：2015-10-12 基金项目：国家自然科 学基金重点项目（71331002),教育部博士学科点专项科研基金（20120111110027),安徽省软科学重大项目 (1302053009)作者简介：梁坤（1985-),男，博士生，主要研究方向为社会媒体分析与预测.
基于Bp神经网络的股票预测
深圳大学 神经网络原理课程实验 题目:基于BP神经网络的股票预测姓名: 专业: 学院: 信息工程学院 指导教师: 职称： 2014年5月17日
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定
中国股市收益率特征的实证研究
中国股市收益率特征的实证研究 目录 目录 (1) 一、数据说明 (2) 二、个股与投资组合的的收益率分布特征 (4) 1、样本个股的收益率分布特征 (4) 2、投资组合的收益率分布特征 (6) 三、贝塔系数的估计及其分析 (9) 1、贝塔系数的计算方法 (9) 2、b的估计结果 (10) 3、对估计b值的分析 (11) 四、股票收益率与其规模之间的线性回归 (13) 五、资产定价模型（CAPM）在中国股市的效果 (15) 六、上证股票收益率中的月份因素 (17) 七、本文局限与不足 (19) 参考文献 (20)
一、数据说明 中国的股票市场从建市之初至今，几经起伏，虽然建立时间并不长，其间却经历了快速发展和阶段性变化。本文选取的样本数据是上海股票市场2006年6月2网至2008年6月31日每周收盘价数据，共计106个交易收盘价，数据来自大智慧软件系统。我们选取数据样本的主要原因有：一是沪市上市公司数量较多、交易量较大，而且指数序列较长便予分析，一直是中国股票市场最有影响力的指数之一，具有很好的代表性；二是这段区间的数据恰好包含了股票指数的一个波动周期(既包含扩张裳，也包括收缩期)，股指于2006年11月20日突破2000点整数关墨，随后加速上扬，此后又连续突破3000点、4000点大关。这段区间数据的优点是避开了金融危机这项异常值的干扰，能够提高模型的拟合精度。 （1） 周收益率： 其中周收益率的计算公式为：,,,1ln ln i t i t i t R P P -=- ,i t R 表示股票i 的周收益率，,i t P 代表股票i 在t 日的收盘价，,1i t P -代表股票 i 在t-1日的收盘价。 （2）无风险利率 无风险利率=实际利率+通货膨胀率，综合考虑我国股票市场，我们小组采用人民银行公布的06~08年一年期定期存款利率的加权平均作为无风险利率，为3.22%. 下表为历年人民银行调整利率表：
股票预测模型
承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
题目 摘要 针对…（写清楚什么问题），通过…（方式怎么分析），考虑到…（约束/限制条件），运用…（方法），解决…（问题）（300-500左右） 逐个问题来表述 问题一： 问题二： 问题三： 问题四： 问题五： 问题六： 【关键词】：3-5个
我国股票市场交易量与收益率关系的计量分析(详细步骤)
我国股票市场成交量与收益率关系的计量分析 摘要：本文用上证综合指数代表了市场组合的各种指数，通过对上其研究，采用VAR模型来分析我国股票市场股票价格的变动，来研究股票成交量与收益率之间的关系。 关键词：股票成交量股票收益率VAR模型计量分析 一．引言 股票市场的成交量和收益率是描述股票收益和风险的最基本变量而量价关系研究的主要目的是探索两者之间的统计表现特征及内在规律联系，反映了市场中信息的传递方式和投资者对信息的获取及价格发现的过程。 二．文献综述 以前也有很多学者来研究股票市场成交量与收益率之间的关系。如Campbell 等认为随着大成交量的价格变化将导致价格的反转；Copeland提出的信息顺序到达模型发现股票价格和交易量之间存在正向因果关系；Blume等认为由于市场存在信息不对称和市场噪音，投资者无法单独从价格信号中获取所需的全部信息，因此必须将成交量作为分析价格信息的额外参考变量；Hasbrouck将交易和报价调整写成向量自回归模型，通过研究交易对价格冲击的滞后期研究信息的各种特征；Engle将时间加入到VAR模型中。而国内对股票市场交易量与收益率之间的关系的研究主要集中在量价的相关性分析上。陈良东利用线性Granger因果检验对沪市价量关系进行了初步分析；徐信忠、郑纯毅的研究中对成交量与收益惯性的关系进行了检验，但由于研究的目的和侧重点不同，他们的研究着重分析换手率对1个月以上的股票却是效应的影响，而不是专门探讨成交量与收益率序列相关性的关系及成因。 本文将在前面各种理论研究的基础上，对中国股市中成交量与股票收益率序列相关性的关系进行研究。
三．模型的设计思路及数据的采集与处理 数据来源：国泰安数据库。 样本选取：本文选取了2000年1月1日至2011年12月31日上证综合指数的日收盘价和成交量，共2901个交易日的数据。 收益率的计算方法有简单收益率和对数差分收益率两种。对数差分收益率可以满足收益的累加性，分布更接近于正太分布，所以本文选用的就是对数差分收益率的方法来计算： P=ln(P t/P t-1)×100 P t表示t时刻的收盘指数。 成交量序列采用取自然对数的方法， V=ln(V t) V t来表示原始成交量序列。 分析工具：Eviews6.0软件 在此需要说明一点的是，由于中国股市节假日的问题，导致股票数据不连续，所以本文将数据导入Eviews时选择的是截面数据类型。 （一）描述性检验 对对数收益率P和成交量V进行描述性统计结果如下：（表1） 通过上表可以看出，由于正态分布的偏度应该是0，而收益率P的偏度为-0.103245，所以收益率的数据分布向右偏；正态分布的峰度应该为3，而P的是 6.960964，故收益率曲线具有尖峰宽尾的特征。
2021年全球股票市场情况分析与预测
全球股票市场 2020年的新冠肺炎危机暴露了全球经济体的结构性弱点。我们认为，现在是工业国家或者发达国家重新考虑其经济结构平衡的时候了。 自疫情爆发以来，主要发达国家由于社交隔离和地区或国家封锁，第三产业或服务业遭受的打击超过了第二产业。过度依赖第三产业意味着一个经济体存在高度集中的风险。 传统的药物研发和审批过程是漫长的，这就是为什么尽管健康危机升级，在2020年的大部分时间里都没有疫苗可用。尽管如此，疫苗在一年内研发出来的事实表明我们在生物科学领域已经走了多远。制药公司通过在短时间内为全球医疗危机提供解决方案，展示了他们的实力。 世界各国政府和中央银行在管理新冠肺炎大流行引发的经济和社会风险方面吸取了宝贵的经验教训。2020年货币和财政扩张政策的积极影响在很大程度上被城市封锁和社交隔离措施的不利影响所抵消。 在新冠肺炎危机爆发之前，中美对抗被视为对全球经济的主要威胁。事实上，由新冠肺炎大流行造成的破坏，无论是社会、经济还是重大生命损失，都更加严重。 我们的观点 大多数国家可能在2021-22年启动疫苗接种计划，这将防止全球经济进一步恶化。但是，仅靠疫苗接种并不能完全扭转新冠肺炎大流行所造成的损害。 此外，由健康危机引起的不利经济因素(负收入效应或负财富效应)将延续至2021-22年。经济体需要在2021年进一步采取财政刺激措施。 当2021年新冠肺炎的风险降低时，中美紧张局势将再次占据市场关注点上风。尽管美国新一任总统带来了两国对抗缓和的希望，但仍不清楚两国角力的方向是否发生变化或规模是否真的能够减少。 美国、欧元区和日本的央行不太可能在2021-2022年缩减资产负债表。在9月的联邦公开市场委员会(FOMC)会议上，美联储表示，到2023年，美联储基金利率可能会保持在现有的低水平。在全球范围内，由于2020年采取扩张性财政和货币措施，资本市场流动性将充裕。资本市场内资产价格泡沫风险将在2021-22年持续。 2021年的股市将受到以下因素的支撑：1)全球流动性供应的增加:2)随着疫苗接种的开始，全球经济下行风险正在消退:3)对进一步财政刺激措施的预期:4)中美对抗的潜在缓和。股市的主要下行风险是企业利润复苏乏力导致的估值过高，过度乐观导致资产价格泡沫，合理回归导致股市修正。