基于时间序列指数波动预测与投资方法组合选取研究获奖科研报告.docx
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1、基于时间序列指数波动预测与投资方法组合选取研究获奖科研报告 摘要:本文主要针对证券市场是市场经济发展到一定阶段的产物,是为解决资本供求矛盾和流动性而产生的市场。我国的证券市场的建立起步较晚,1990年上海证券交易所成立,次年,深圳证券交易所成立,随着中国经济的快速发展和金融市场的逐步完善,证券市场交易品种越来越多,也已经具有相当规模。首先,在2020年3月26日这一正常交易日成交量为0,为此我们建立了多元回归线性模型结合数据优化后逐步回归对缺损的成交量数据进行预测补全。从而找到最优的投资组合方案。其次对缺损数据补全建立的多元线性模型和选择最优投资组合方案建立的规划模型,我们分别选用了误差率和风
2、险作为评价指标。然后股票指数是反应价格变动的指标,综合体现了构成成分股股票价格的平均变动趋势,最后我们对温特加法模型进行了检验,模型拟合优度好,适合对我们所选取的数据预测,说明了模型的可行性与合理性。 关键词:指数追踪;逐步回归;时间序列;规划模型; 引言 1990年12月19日上海证券交易所挂牌成立,1991年深圳交易所成立,截至2019年年底,上海和深圳两个证券交易所交易的股票约4000种,目前,市场交易制度、信息披露制度和证券法规等配套制度体系已经建立起来,投资者日趋理性和成熟,机构投资者迅速发展已具规模,政府对证券市场交易和上市公司主体行为的监管已见成效。随着近年来我国资本市场的发展和
3、证券交易规模的不断扩大,越来越多的资金投资于证券市场,与此同时市场价格的波动也十分剧烈,因此研究证券市场波动的规律性,分析引起市场波动的成因,是证券市场理论研究和实证分析的重要内容,也可以为投资者、监管者和上市公司等提供有迹可循的依据。建立科学的综合性的评估模型,最大限度地规避投资的风险,从而获得更高的投资收益,实现投资者预期的效益。 1.问题分析 我们首先用因子分析找出成交量与当天的开盘价、收盘价、最高价、最低价的关联关系。有相关性的因子之间必然存在着起支配作用的共同因子。根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构关系的研究,最终实现对股票处理分析的目的。它是选取有代表性的一组股票,把他们的
4、价格进行加权平均,通过一定的计算得到。各种指数具体的股票选取和计算方法是不同的。我们将附件中十支股票的重要参数的数据进行整理与计算,根据股票指数的基本概念和指数的编制原理,以第一个月作为基期,其他月份作为报告期,使用加权法得出指数,综合处理之后建立温特加性时间序列模型,描述指数的波动趋势,由于时间序列模型本身的局限性,中短期比长期的预测效果好,于是我们进行连续预测,最后较为精确的预测出了未来一年的指数波动趋势。 2.模型的建立 以指数编制的原理和方法为基础,结合ETF对指数追踪的原理和方法,ETF操作的重点不是打败指数,而是跟踪并完全紧贴指数的走势。指数基金跟踪指数的方法大体可以分为完全复制法
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