高中时曾经喜欢的mm问我一道建模题，很想帮她，不过建模功底不够，请高人赐教哈

上海证券交易所股市走势的分析

我国经济在[屏蔽]开放后自1990年12月19日上海证券交易所成立引入了证券交易以来，已经有十七年了。这十七年来，我国的证券交易逐渐走上成熟。在证券交易的过程中经常使用股价指数反映股市总体价格或某类股价变动和走势的指标。它是根据上市证券品种价格，使用统计学方法编制而成的。可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动状况，从而给投资者提供不同的投资组合分析的参照系。譬如，上证指数系列就是从总体上和各个不同侧面反映了上海证券交易所上市证券品种价格的变动情况。深证综合指数反映的是深圳证券交易所股市的整体走势，而深圳B股指数反映的是在深交所上市的B股价格走势。这些指数将逐步成为观察中国经济运行的“晴雨表”。

期货是证券交易的一种形式。它是以一定商品或金融工具为 标的物 的标准化 合约，是买卖双方根据事先的约定，同意在未来某个特定的时间，按照双方事先约定的价格，进行商品或金融工具交易的一种标准化协议。这里的事先约定是交易所在该品种期货上市之前就制定好的完整的和约内容。而不是像现货买卖那样每一笔的生意有不同的合同内容，也就是说这些和约完全是标准化的。和约内容主要包括：标的物、和约价值、和约月份、价格波动限制、交易时间、交割方式，商品期货还有质量等级，单位等等。这些都是事先规定好的。根据标准化合约标的物的不同，期货可以分为商品期货和金融期货两大类。商品期货又可分为农产品期货、金属期货和能源期货；金融期货则主要包括利率期货、汇率期货和股票指数期货

“股票指数期货”（简称股指期货），是以股价指数为依据的期货，是买卖双方根据事先的约定，同意在未来某一个特定的时间按照双方事先约定的股价进行股票指数交易的一种标准化协议。

指数期货与普通的商品期货除了在到期交割时有所不同外，基本上没有什么本质的区别。以上证指数为例，假定当前它是1000点，也就是说，这个市场指数目前现货买卖的“价格”是1000点，现在有一个“12月底到期的这个市场指数期货合约”，如果市场上大多数投资者看涨，可能目前这一指数期货的价格已经达到1100点了。假如说你认为到12月底时，这一指数的“价格”会超过1100点，也许你就会买入这一股指期货，也就是说你承诺在12月底时，以1100点的“价格”买入“这个市场指数”。可能在期货到期前，这一指数期货继续上涨到1150点，这时，你可以有两个选择，或者是继续持有你的期货合约，或者是以当前新的“价格”，也就是1150点卖出这一期货，这时，你就已经平仓，并且获得了50点的收益。当然，在这一指数期货到期前，其“价格”也有可能下跌，你同样可以继续持有或平仓割肉。 但是，当指数期货到期时，谁都不能继续持有了，因为这时的期货已经变成“现货”，你必须以承诺的“价格”买入或卖出这一指数。根据你期货合约的“价格”与当前实际“价格”之间的价差，多退少补。比如上例中，假如12月底到期时，这个市场指数实际是1130点，你就可以得到30个点的差价补偿，也就是说你赚了30个点。相反，假如到时指数是1050点的话，你就必须拿出50个点来补贴，也就是说亏损了50个点。 当然，所谓赚或亏的“点数”是没有意义的，必须把这些点折算成有意义的货币单位。具体折算成多少，在指数期货合约中必须事先约定，称为合约的尺寸，假如规定这个市场指数期货的尺寸是100元，以1000点为例，一个合约的价值就是100000元。
由此可知，了解和掌握股市的变化规律对于成功地进行股指期货交易是非常重要的。

2007年2月7号国务院批准了新的《期货交易管理条例》，3月30日证监会发布了期货公司和交易所管理办法的修订草案, 并于4月15日开始实施.。股指期货的推出的脚步越来越近了。为了将来能在股指期货交易中取得成功，我们搜集了我国上海证券交易所从1990年12月19日成立以来的每月上证综合指数的数据, 包括当月开盘指数, 最高指数, 最低指数, 收盘指数, 成交量和成交金额（见附件）。请你对上海股市的整体走势的规律给出分析。解决下列问题：
(1). 上证收盘的综合指数的运行规律如何?
(2), 上证综合收盘指数与开盘指数, 最高指数, 最低指数, 成交量, 成交金额有什么关系?
(3). 上证综合收盘指数的季节因素表现什么特征?


数据部分请看附件

有重大帮助的同学定以浮云相送哈


[ 此贴被joezxd在2007-04-28 23:32重新编辑 ]

她好像主要负责第三小问   哪位大哥知道初步解法就可以了哈 请pm我哦   小弟用matlab画图实在看不出来什么规律哈

呵呵 谢谢楼上的咯 不要想歪了哈   仅仅是帮忙而已哈

这是他们已经做出来的部分 由于我缺乏一些知识   不太理解哈   大家看看吧：


由于很多公式无法复制   要详细看请下载附件哈


帮帮忙做下第三部分哈 先谢过了




上海证券交易所股市走势的分析



    第一部分：对上证收盘的综合指数的运行规律的分析
在证券交易的过程中经常使用股价指数反映股市总体价格或某类股价变动和走势的指标上证指数系列就是从总体上和各个不同侧面反映了上海证券交易所上市证券品种价格的变动情况。
股价指数是同一单位不同时间的数据。由于过去的时间可以影响到未来的事件，所以时间是时间序列数据的一个重要的方面。所以很少假设经济数据的观测[屏蔽]于时间。多数经济上和其他的时间序列都与其近期的历史相关（通常是高度相关）。
在研究这组时间序列数据时，我们将应用计量经济学中的时间序列的分析方法来探讨关于综合指数的运行规律。
    基本模型
首先，我们介绍一下平稳的时间序列的概念。一个平稳时间序列过程的概率分布具有下述意义的垮时期稳定性，即需要满足以下三个条件：
 
即代表该时间序列应满足其随机扰动项的期望和方差分别为一个固定值，同时 与 的协方差不依赖于时刻t，而仅依赖于即间隔s。
对于绝大多数由经济数据构成的时间序列往往表现出非平稳性。比如GDP，消费，收入等等。但是，这些非平稳的时间序列经过差分变化以后，可以转变为平稳的时间序列。
经济学领域中，在分析一个时间序列时，可以应用P阶自回归模型 ，尤其是在分析收益率时，经济学中经常应用这一模型。该模型的形式是：

令  
经变换：
令      
使其满足平稳时间序列的条件是：方程 的根全部落在单位圆之外。
    模型设定与估计

由于直接计算综合收盘指数，数列很难满足平稳性要求，因此我们将应用收益率这一变量来解释上证综合收盘指数。因为在软件Eviews5.0中对其进行一阶差分后能够得到平稳的时间序列，因此我们考虑用收益率这一变量。变化率的计算公式如下：

首先我们尝试通过逐步加入滞后项的方法，就收益率进行自回归分析。应用

其中， 为随机扰动项，即t时刻所有没有列在模型里的但是有可能对收盘指数有影响的因素的总合，比如人们的心理因素等等。
通过软件Eviews5.0拟合得到的结果是：

这是一个一阶自回归过程，对其进行平稳条件的检验得
可见，通过变化率我们可以应用一个平稳时间序列的分析方法 模型对股指的趋势进行分析。我们得到了变化率是平稳的结果，且截距项等于3.062671，同时，变化率在图像上的显示是平稳的，而且综合收盘指数总是以3％左右的增长率在增长。

    第二部分：上证综合收盘指数与开盘指数、 最高指数、 最低指数、 成交量、 成交金额的关系
    问题理论前提与假设
对于这个问题，我们采用证券分析中常用的技术分析法对证券价格走势进行分析。技术分析以市场价格、交易量这些历史信息为基础,凭借图表和各种指标来解释、预测市场的未来走势,强调心理因素对证券价格走势的影响。
技术分析方法是以证券市场过去和现在的市场行为为分析对象、 运用图表、形态、逻辑和数学的方法、探索证券市场已有的一些典型变化规律、并据此预测证券市场的未来变化趋势的技术方法。它以证券市场已有的价、量为基础，运用图示分析法、指标分析法、量价关系分析法来分析。技术分析方法的优点是以市场数据为基础、对市场的反应比较直接、其结果也更接近市场实际、分析的结论时效性强、对短线投资有很强的指导意义。
技术分析法的基本假定是：
全信息假定：股票市场价格和交易量反映了该股票的所有信息
有趋势假定：股票的价格变化是存在趋势的
可重复性假定：如果条件相同，价格变化的信息形态将重复出现
市场中价格变化不是无规律的，既然有规律，我们就有探讨其规律的必要。在不同的时段，相同的价格和成交量序列常常预示着相同的后续价格，利用这些假定我们才有信心根据先前的价、量序列预测将来的价格变化。
在这里我们要运用的是技术分析中的指标分析方法。指标分析法就是按事先规定好的固定方法对原始数据（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交金额）进行加工处理,将处理后的结果制成图表,并用制成的图表对股市行情进行分析的一种方法。
技术分析最关心的是股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量，而收盘价又可以看作是下一个交易日的开盘价，所以收盘价、最高价、最低价和成交量在技术分析中至关重要。在技术分析中，收盘价被看作一个交易日多空双方较量的暂时均衡，最高价和最低价代表了多空双方的力量对比，而成交量代表了市场的活跃程度和人气。根据技术分析的理论和基本假设，一个交易日的收盘价不仅与前一个交易日的收盘价、最高价、最低价和成交量有关，还与历史交易日的收盘价、最高价、最低价和成交量有关。
    模型设定与估计
我们假设昨日的收盘价与今日的开盘价相等，且我们采取的数据是昨日的收盘价。由于上面已经证实昨日的收盘价对今日的收盘价会有影响，因此我们考虑在进行对收盘指数影响因素的影响是应用自回归，同时考虑到收盘受到多空双方的力量对比、市场的活跃程度和人气的影响，因此需要最高点、最低点和成交量进行线性调整。由于昨日的收盘价已经反映了之前的多空双方的力量对比和市场活跃程度，因此在进行线形调整时我们应用当日的数据进行拟合。


现在假设：
   当前交易日    前一个交易日
收盘点位    


当前交易日的最高点位    


当前交易日的最低点位    


成交量    



代表其他的扰动项。
建立模型：

我们用上证指数1990年12月28日至2007年4月9日的日收盘、最高点、最低点和成交量数据来估计上述模型。样本容量197，样本区间[1，197]模型估计工具Eviews 5.0。（具体数据题中已给出）得到的结果是：
Dependent Variable: S
Method: Least Squares
Date: 04/28/07   Time: 14:31
Sample (adjusted): 1991M01 2007M04
Included observations: 196 after adjustments
Variable    Coefficient    Std. Error    t-Statistic    Prob.
S1    0.983639    0.016628    59.15383    0.0000
GD    0.426882    0.074492    5.730553    0.0000
L    1.34E-07    5.80E-08    2.317045    0.0216
C    -31.42157    22.45607    -1.399247    0.1634

R-squared    0.953901       Mean dependent var    1221.507
Adjusted R-squared    0.953181       S.D. dependent var    575.8067
S.E. of regression    124.5919       Akaike info criterion    12.50816
Sum squared resid    2980445.       Schwarz criterion    12.57506
Log likelihood    -1221.800       F-statistic    1324.311
Durbin-Watson stat    1.968976       Prob(F-statistic)    0.000000
       
（59.15383） （5.73055）     （2.317045）
括号里的值是t值，我们发现t值已经足够大，在显著性为5％时，这些值都显著的异于0。说明这些因素都是影响收盘指数的因素。
    模型检验
回归模型的误差项之间不完全[屏蔽]，存在一定程度的相关，就称为序列相关。

我们可以运用德宾-沃森检验（Durbin-Watson test）来检验数列是否序列相关。方法如下：


d统计量服从特定的分布，在计算出d值后，可根据样本数量n和解释变量数目k查表并判断是否存在序列相关。
d的值域    (0, dL)    [dL, dU]    (dU, 4-dU)    [4-dU, 4-dL]    (4-dU, 4)
序列相关性    正的序列相关    无法判定    无序列相关    无法判定    负的序列相关

我们发现通过检验序列相关性的Durbin-Watson检验时，结果DW值为1.968976。说明这些变量之间不存在序列相关性。但是当两个变量都是非平稳时间序列，则可能存在伪回归。所以要检验序列的平稳性，既对各个变量分别进行单位根检验，以检验这些变量是否是一阶单整的。
单整地定义是：对于随机时间序列，如果必须经过p次差分之后才能变换成为一个平稳的过程，而当进行p-1次差分后仍是一个非平稳过程，则称此时间序列具有p阶单整性，记为 ，我们采用的单位根检验方法是ADF检验（augmented Dickey-Fuller Test）,我们采用该检验的带截距项的基本表达式：

原假设： ，如果不拒绝原假设说明序列存在单位根，则该序列不是平稳的。对各个变量的检验结果如下：
变量    ADF统计值    1%临界值    5%临界值    10%临界值    P值    是否单整
s    -13.6973    -3.463924    -2.8762    -2.574663    0.000    是

-15.89735    -3.464101    -2.876277    -2.574704    0.000    是

-9.918362    -3.465585    -2.876927    -2.575051    0.000    是

由于所有的变量都是一阶单整的，所以我们同样可以应用最小二乘估计法进行协整检验，协整是指当一些经济指标被某经济系统联系在一起，那么从长远看来这些变量应该具有均衡关系，在短期内，因为季节影响或随机干扰，这些变量可能偏离均值，如果这种偏离是暂时的，那么随着时间推移将会回到均衡状态。当所涉及到的变量是相同阶数时，可以应用协整进行关系的说明。在本模型中说明在长期，这些变量有相关关系。具体的关系是上一期的收盘指数对当期的收盘指数是正相关的，相关系数是0.983639，即上期的收盘指数对当期的收盘指数的影响程度是0.983639。而且在最高价和最低价之间的差价对收盘指数的影响存在统计上的显著性，但是经济的显著性并不十分明显。
交易金额没有加入到模型中是因为交易量与交易金额有线性相关性，会使模型出现多重共线性的弊端，影响模型估计的方差和准确程度，影响模型的有效性。同时，当我们在应用简单多元回归对收盘指数与开盘指数、最高价格、最低价格、交易量、交易金额进行最小二乘估计时发现交易金额对收盘指数的影响不大。因此我们可以认为，交易金额与收盘指数关系不大。
    模型评价及经济解释
首先我们在进行模型估计时，主要通过技术分析的方法对影响收盘指数的因素进行了假定，并没有具体的理论加以支撑。其次我们将当天的开盘价格的数据进行了假定，认为当日的开盘价格与昨日的收盘价格相同，这在所给的数据是不相符的。这些是该模型的一些缺陷。但是我们必须看到，这个模型对于显示拟合的非常好，拟合度达到 。从最终结果来看，我们发现上一日的收盘价格（当日的开盘价格）对当日的收盘价格影响最大。根据我们的模型估计出来的值与实际值之间的差异如图：（蓝色的线是估计值，红色的线是实际值）



    第三部分：上证综合收盘指数的季节因素表现的特征



    第四部分：结束语
以上便是我们对上证综合收盘指数的分析。了解和掌握股市的变化规律对于成功地进行股指期货交易是非常重要的。通过利用以上几种时间序列模型进行分析，我们了解了上证综合收盘指数综合收盘指数总是以3％左右的增长率在增长，以及它与开盘指数、最高指数、最低指数、成交量和成交额的关系，还有上证综合收盘指数的季节因素表现的特征。通过以上分析，我们可以对上证综合指数的未来走势做出大致的预测，以帮助我们进行股指期货交易。


[ 此贴被joezxd在2007-04-29 12:33重新编辑 ]

Quote:

引用第6楼zc1984于2007-04-29 10:51发表的:
首先明确季节：
春（3、4、5月）夏（6、7、8月）秋（9、10、11月）冬（12、1、2月）~~
从第一个月月初到最后一个月月末~~~

做出图表~~~肉眼凡胎看规律~~~

小弟最初也是这样想的哈   不过画出来确实是好像没有太大规律   但是貌似 1992 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005这些年份的图像有些相似哈


图像在附件里：

自己再顶一下   会的蝈蝈帮帮忙哈

不是哈 我软件学院的