简介：

简介：上海证券交易所指数专家委员会日前召开工作例会，审议上证180指数样本股调整事宜，决定更换18只样本股，并于7月1日起正式生效。通过本次调整，中国联通，中信证券第一批新近上市的行业龙头股进入了上证180指数，

简介：以2005-01-04至2008-12-31上证50指数成分股数据为样本,将其划分为熊市I、牛市和熊市II等3个阶段,运用最小生成树、分层结构树以及主要拓扑指标研究股票市场处于不同阶段下的关联网络动态拓扑结构。实证结果表明:股票市场间存在行业聚集效应,并且这种效应随着时间的推移越来越显著;在股票市场关联网络拓扑结构中,制造业在牛市时处于绝对的中心地位,并会持续到熊市;金融保险业和制造业中的钢铁制造业的内部股票始终保持着很高的关联度,一些子母公司和交叉控股的股票间也关系密切。此外,主要关联网络指标显示,股票市场所形成的关联网络结构在牛市时更紧密,但是牛市的市场结构要比熊市差。

简介：摘要：确定均线价格作为这次的研究对象，用5、10日均线对上证指数价格先做初步的处理以确定价格涨跌的情况，得出上涨天数的分布情况。针对证券市场频繁出现的上涨趋势，为了发现上涨过程中的拐点，研究对象一段范围的时间序列变量进行模型预测分析。最终发现，ARIMA模型预测工具对前一种方法具有较强的辅助作用，建立的模型能够及时发现上涨过程中的拐点。

简介：

简介：美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列（ARIMA模型）和广义自回归条件异方差时间序列（GARCH模型）的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH（1,1）模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。

简介：

简介：本文利用收集到的上证指数的日数据,应用TAR-CARCH模型分析股市中信息不对称对收益波动影响的持续程度及风险与日收益的关系,发现利空消息对波动性的影响更为持久,而且政策因素与股市波动关系密切.

简介：考察汇率、利率、GDP增长率、成交量、换手率、市盈率、基金成交金额和流通市值这8个与上证综指在理论上有相关性的备选解释变量,采取以平均经济回归方法为指导的建模策略,构建经得住多重共线性检验、异方差检验、模型设定偏误检验和自相关检验等各种检验且统计性质优良的线性模型和对数线性模型,并对这两种模型的拟合优度进行比较后可以证实：上证综指与汇率、利率和GDP增长率等宏观经济变量的相关度很低,与成交量、换手率、市盈率、基金成交金额和流通市值等微观市场变量却有着很强的相关性.这一结论并不能否定宏观经济对股市的影响,相反却恰好从计量经济的角度反映出上海股市在股改完成前的结构性缺陷.

简介：分别运用基于GED分布,t分布以及正态分布的EGARCH（1,1）-M模型计量了沪深300指数的日对数收益率序列的VaR值,并与基于正态分布的GARCH（1,1）模型进行了比较。通过统计分析和后验测试等实证研究表明,基于GED分布的EGARCH（1,1）-M模型在刻画我国股市的市场风险方面要优于其他三种模型。在此分析结果的基础上,本文提出了相关结论以及政策建议。

简介：在日常工作与生活中，我们常常见到很多“指数”，最典型的是股票价格指数，如大家耳熟能详的上证成分股指数、上证综指、深证成分股指数、恒生指数等等。股票指数是由证券交易所或金融服务机构编制、表明股票行市变动的一种供参考的指示数字，投资者据此检验投资效果并预测股票市场走向，社会各界也以此为参考指标观察或预测社会政治、经济发展等形势。“指数”对某个行业的正常持续发展是很有用的。中国药店公众50指数公司对我国药品零售行业的意义，现阶段还无法与股票指数之于股票市场的意义相提并论，但其指导意义是显而易见的。

简介：目的应用季节指数法和差分自回归移动平均模型（autoregressiveintegratedmovingaveragemodel,ARIMA）建立传染病周预测模型。方法利用2008-2011年江苏省感染性腹泻周报告发病数资料,运用SPSS软件计算出季节指数、Eviews软件建立ARIMA模型,最后进行预测精度评价。结果江苏省感染性腹泻周发病数的预测模型为：Yt=St.（-0.3356DYt-2＇-0.2061DYt-3＇＋0.5722DYt-4＇＋0.1745DYt-5＇＋μt＋0.4785μt-1-0.1975μt-2＋0.5608μt-4＋Yt-1＇）,该模型回代分析的平均误差率为12.44%,对2012年各周发病数进行预测也获得了较好的预测效果。结论运用季节指数法和ARIMA模型可以建立传染病的周预测模型,用于疫情的短期预测和动态分析。

简介：中国国内股指期货于2010年4月16日正式推出。本文采用间隔为一分钟的日内高频数据,运用格兰杰因果关系检验,发现了国内沪深300股指期货对市场信息的反应更迅速。随后运用互相关分析法进一步研究得出了国内股指期货领先沪深300指数0-5分钟的结论。本文同时还结合我国市场研究了股指期货日成交量对股指期货和现货指数领先滞后时间的影响。最后,结合国外的研究结果及我国的实际情况分析了股指期货领先现货股指的原因,并就领先滞后关系的存在对我国资本市场的意义做了深入分析。

简介：摘要：过往研究中发现，深度学习方法中的LSTM模型在预测金融时间序列时表现良好。本文基于LSTM模型，对模型的层数、结构、激活函数等进行优化，并将优化后的模型用于对上证50ETF收盘价的预测，结果发现：①模型的层数会影响预测结果，过浅或过深的模型层数都会降低模型的预测能力，两层的LSTM模型对上证50ETF收盘价的预测能力最佳；②引入非线性激活函数的全连接层作为隐藏层可以提升模型的预测能力，exponential激活函数的表现最佳；③对特定隐藏层使用Xavier权重初始化方法可以提升模型预测能力。优化后的LSTM模型预测能力明显提升，该优化方法为LSTM模型构造提供了新的思路。

简介：上证国债指数于2月24日正式动态发布。上证国债指数自今年1月2日起开始发布，初期为静态发布，通过上证所网站和报刊公布每日收盘指数。上证国债指数以2002年12月31日为基日，基日指数为100点。

简介：我国在1990年代初建立了B股市场，之后又在2001年2月向境内居民开放，开始逐步走向成熟，但由于受规模、经验和硬、软环境等各方面条件的限制，仍然还存在着许多不够规范、阻碍其健康发展的地方。因此，本文将应用现代证券投资组合理论．对上证B股的资本资产定价是否符合套利定价模型进行实证检验和分析，以便为深入研究我国B股市场，探讨其未来应发展的方向提供重要依据。

简介：1990年上海证券交易所和深圳证券交易所正式成立。在这将近三十年时间里,我国对于股票证券市场的监管和体制方面都有很大的改变。可是我国股票市场相比国外比较健全的股票市场还是存在一定的差距。自从2008年金融危机以后,人们逐渐将注意力放到了股票市场的预测上。股票的预测主要是对股票的波动的分析。如何分析描述股票的波动及股票未来收益率成为当今最热门的话题之一。ARCH族模型是目前最常用的分析股票波动的模型,其中GARCH模型更是可以很好地拟合股票波动率。其次蒙特卡罗模拟是分析随机问题的一种必要手段,将GARCH模型和蒙特卡洛模拟结合可以更加准确的分析股票波动率。本文结合沪深300指数,利用软件R对不同阶数的GARCH模型进行模拟分析,根据各种条件确定相对最优模型,发现GARCH（1,1）对股票收盘指数模拟效果最好,再利用GARCH（1,1）结合蒙特卡洛模拟对未来沪深300日收盘价指数进行短期预测。通过预测,可以大概了解股票的波动规律,能有效地对是否进行股票交易提供合理的参考。

简介：摘要:我国证券市场规模日益渐长，复杂程度不断加深。如何选取可获得超额收益的股票对投资者来说是最关注的问题，因此，研究与股票收益有高度关联的影响因子是非常有必要的。本文以中小企业100指数成分股为研究对象，选取估值因子、成长因子、盈利能力因子、资本结构因子、质量因子五大类因子中的14个因子进行分析，采用t检验和打分法对14个因子进行有效性检验，选出7个有效因子建立多因子选股模型。

简介：模糊理论使用语义变量本身所蕴含的特性,能减少处理问题时的不确定性所带来的困扰,被广泛的应用于各种领域的研究。文章中首先回顾了基于模糊理论的模糊时间序列定义,对现有的模糊时间序列模型进行分析,在此基础上提出了一种新的模糊时间序列预测方法,以上证指数为对象进行了拟合,从结果看新的基于模糊时间序列预测方法在MSN、平均误差(%)和标准误差(%)等指标上要优于现有的预测方法。

简介：摘 要：文章首先通过对上证指数的对数收益率建立GARCH（1,1）模型，由于GARCH（1,1）模型的估计参数系数接近于1，考虑建立EGARCH（1,1）模型，对上证指数的波动率进行预测。结果表明,上证指数波动具有显著的波动聚类性与持续性; EGARCH（1,1）模型对未来波动率的预测误差较小，说明EARCH模型在预测上证指数波动率方面具有一定的可行性。