中国股票价格预测与实证分析--毕业论文.docx

题 目 《中国股票价格预测与实证分析》
学院(部) 财经学院
专 业 金融学
组 员 林锦辉（组长）（201301801049
蒙祥胜 （201301801056）

指导教师 杨毅
2016年4月24日
目录
1.案例摘要 1
1.1研究主题 1
1.2数据类型 1
1.3起止时间 1
1.4主要研究方法 1
1.5小组成员及任务分析 2
2.模型的提出 2
3.数据来源 2
4.建模与分析 5
4.1古典线型回归模型 5
4.12多重共线性检验 6
4.13残差自相关性检验 6
4.131图示法 6
4.133B-G检验法 7
4.14自相关性的修正——广义差分法 7
4.15残差异方差检验 8
4.2VAR模型——向量自回归模型 10
4.21平稳性检验 10
4.22协整检验 13
4.23Granger因果检验 14
4．23VAR模型选择 15
4.24脉冲检验 17
4.3ARIMA模型——自回归单证移动平均模型 18
4.31自相关系数（AC）与偏自相关系数(PAC) 18
5.政策与建议 21
5.1技术面与基本面相结合分析。 21
5.2英国资本市场的桥梁性。 22
5.3中国股市较强的独立性。 22
5.4中国股市的在技术面可研判性不高。 22

股市有风险，入市须谨慎！

1.案例摘要
2014年4月起，中国股市迎来了股市的春天。上证指数盘面信息显示，股指从2000点开始放量上涨，市场开始散发投资的气息。投资者，在高回报的驱使下，跑步入市。回顾往昔，中国自2007年金融风暴席卷全球下，股指呈断崖式下跌。市场一片恐慌，而导致股市陷入了7年的低迷。中国股市才走过25年左右的历史，股市相对于发达国家来说，并不是非常完善。有着，“政府市”的说法。而投资者为散户居多，机构投资者少。由于中国股市的不成熟性，而股市投资本来就充满了风险。为了，加深对中国股市的了解以及能更好的实现资本保值或增值。本文旨在基于计量经济学模型对中国股票价格进行预测与实证分析。为投资者，提供谨慎性的投资策略。
关键词 股票价格预测 计量经济学模型 政策与建议
1.1研究主题
通过对股票价格预测，为投资者提供投资的建议，以更好的在资本市场进行资产保值与增值。本文从中国股市与外国股市的关联性角度出发，综合考虑各国资本市场的完善程度与GDP情况分别选取了美国——标准普尔指数（S&P 500）、英国——伦敦金融时报100指数（FTSE100）、香港——恒生指数（HANG SENG）、日本——日经225指数（Nikkei225）作为影响中国股市的自变量。从实用性角度，从我国股市选取了上证指数（SSE Composite index）作为被解释变量。通过相关变量，利用金融计量学相关模型建模，对我国股票价格进行预测。
1.2数据类型
月度数据（Monthly）（时间序列）——有利于抵抗短期性市场波动干扰，更好把握投资的长期趋势。
1.3起止时间
2006m01-2016m03
1.4主要研究方法
古典线型回归模型 var模型 协整分析 Granger因果分析 MAIAR模型

1.5小组成员及任务分析
林锦辉(组长)
选题、模型选择、古典回归模型建立与分析、政策与建议撰写、
蒙祥胜

2模型的提出
以上证指数SH(以首字母缩写表示,下同)为被解释变量，以标准普尔500MG、伦敦金融时报100指数LD、香港恒生指数XG、日经225指数（RB）为自变量做回归分析。
3数据来源
数据均来自雅虎财经
具体如下：

MONTHLY
SH
MG
LD
XG
RB
Jan-06
1299.03
1280.66
5791.5
15918.48
16205.43
Feb-06
1298.3
1294.87
5964.6
15805.04
17059.66
Mar-06
1440.22
1310.61
6023.1
16661.3
16906.23
Apr-06
1641.3
1270.09
5723.8
15857.89
15467.33
May-06
1672.21
1270.2
5833.4
16267.62
15505.18
Jun-06
1612.73
1276.66
5928.3
16971.34
15456.81
Jul-06
1658.64
1303.82
5906.1
17392.27
16140.76
Aug-06
1752.42
1335.85
5960.8
17543.05
16127.58
Sep-06
1837.99
1377.94
6129.2
18324.35
16399.39
Oct-06
2099.29
1400.63
6048.9
18960.48
16274.33
Nov-06
2675.47
1418.3
6220.8
19964.72
17225.83
Dec-06
2786.33
1438.24
6203.1
20106.42
17383.42
Jan-07
2881.07
1406.82
6171.5
19651.51
17604.12
Feb-07
3183.98
1420.86
6308
19800.93
17287.65
Mar-07
3841.27
1482.37
6449.2
20318.98
17400.41
Apr-07
4109.65
1530.62
6621.5
20634.47
17875.75
May-07
3820.7
1503.35
6607.9
21772.73
18138.36
Jun-07
4471.03
1455.27
6360.1
23184.94
17248.89
Jul-07
5218.83
1473.99
6303.3
23984.14
16569.09
Aug-07
5552.3
1526.75
6466.8
27142.47
16785.69
Sep-07
5954.77
1549.38
6721.6
31352.58
16737.63
Oct-07
4871.78
1481.14
6432.5
28643.61
15680.67
Nov-07
5261.56
1468.36
6456.9
27812.65
15307.78
Dec-07
4383.39
1378.55
5879.8
23455.74
13592.47
Jan-08
4348.54
1330.63
5884.3
24331.67
13603.02
Feb-08
3472.71
1322.7
5702.1
22849.2
12525.54
Mar-08
3693.11
1385.59
6087.3
25755.35
13849.99
Apr-08
3433.35
1400.38
6053.5
24533.12
14338.54
May-08
2736.1
1280
5625.9
22102.01
13481.38
Jun-08
2775.72
1267.38
5411.9
22731.1
13376.81
Jul-08
2397.37
1282.83
5636.6
21261.89
13072.87
Aug-08
2293.78
1166.36
4902.5
18016.21
11259.86
Sep-08
1728.79
968.75
4377.3
13968.67
8576.98
Oct-08
1871.16
896.24
4288
13888.24
8512.27
Nov-08
1820.81
903.25
4434.2
14387.48
8859.56
Dec-08
1990.66
825.88
4149.6
13278.21
7994.05
Jan-09
2082.85
735.09
3830.1
12811.57
7568.42
Feb-09
2373.21
797.87
3926.1
13576.02
8109.53
Mar-09
2477.57
872.81
4243.7
15520.99
8828.26
Apr-09
2632.93
919.14
4417.9
18171
9522.5
May-09
2959.36
919.32
4249.2
18378.73
9958.44
Jun-09
3412.06
987.48
4608.4
20573.33
10356.83
Jul-09
2667.75
1020.62
4908.9
19724.19
10492.53
Aug-09
2779.43
1057.08
5133.9
20955.25
10133.23
Sep-09
2995.85
1036.19
5044.6
21752.87
10034.74
Oct-09
3195.3
1095.63
5190.7
21821.5
9345.55
Nov-09
3277.14
1115.1
5412.9
21872.5
10546.44
Dec-09
2989.29
1073.87
5188.5
20121.99
10198.04
Jan-10
3051.94
1104.49
5354.5
20608.7
10126.03
Feb-10
3109.1
1169.43
5679.6
21239.35
11089.94
Mar-10
2870.61
1186.69
5553.3
21108.59
11057.4
Apr-10
2592.15
1089.41
5188.4
19765.19
9768.7
May-10
2398.37
1030.71
4916.9
20128.99
9382.64
Jun-10
2637.5
1101.6
5258
21029.81
9537.3
Jul-10
2638.8
1049.33
5225.2
20536.49
8824.06
Aug-10
2655.66
1141.2
5548.6
22358.17
9369.35
Sep-10
2978.83
1183.26
5675.2
23096.32
9202.45
Oct-10
2820.18
1180.55
5528.3
23007.99
9937.04
Nov-10
2808.08
1257.64
5899.9
23035.45
10228.92
Dec-10
2790.69
1286.12
5862.9
23447.34
10237.92
Jan-11
2905.05
1327.22
5994
23338.02
10624.09
Feb-11
2928.11
1325.83
5908.8
23527.52
9755.1
Mar-11
2911.51
1363.61
6069.9
23720.81
9849.74
Apr-11
2743.47
1345.2
5990
23684.13
9693.73
May-11
2762.08
1320.64
5945.7
22398.1
9816.09
Jun-11
2701.73
1292.28
5815.2
22440.25
9833.03
Jul-11
2567.34
1218.89
5394.5
20534.85
8955.2
Aug-11
2359.22
1131.42
5128.5
17592.41
8700.29
Sep-11
2468.25
1253.3
5544.2
19864.87
8988.39
Oct-11
2333.41
1246.96
5505.4
17989.35
8434.61
Nov-11
2199.42
1257.6
5572.3
18434.39
8455.35
Dec-11
2292.61
1312.41
5681.6
20390.49
8802.51
Jan-12
2428.49
1365.68
5871.5
21680.08
9723.24
Feb-12
2262.79
1408.47
5768.5
20555.58
10083.56
Mar-12
2396.32
1397.91
5737.8
21094.21
9520.89
Apr-12
2372.23
1310.33
5320.9
18629.52
8542.73
May-12
2225.43
1362.16
5571.2
19441.46
9006.78
Jun-12
2103.63
1379.32
5635.3
19796.81
8695.06
Jul-12
2047.52
1406.58
5711.5
19482.57
8839.91
Aug-12
2086.17
1440.67
5742.1
20840.38
8870.16
Sep-12
2068.88
1412.16
5782.7
21641.82
8928.29
Oct-12
1980.12
1416.18
5866.8
22030.39
9446.01
Nov-12
2269.13
1426.19
5897.8
22656.92
10395.18
Dec-12
2385.42
1498.11
6276.9
23729.53
11138.66
Jan-13
2365.59
1514.68
6360.8
23020.27
11559.36
Feb-13
2236.62
1569.19
6411.7
22299.63
12397.91
Mar-13
2177.91
1597.57
6430.1
22737.01
13860.86
Apr-13
2300.59
1630.74
6583.1
22392.16
13774.54
May-13
1979.21
1606.28
6215.5
20803.29
13677.32
Jun-13
1993.8
1685.73
6621.1
21883.66
13668.32
Jul-13
2098.38
1632.97
6412.9
21731.37
13388.86
Aug-13
2174.67
1681.55
6462.2
22859.86
14455.8
Sep-13
2141.61
1756.54
6731.4
23206.37
14327.94
Oct-13
2220.5
1805.81
6650.6
23881.29
15661.87
Nov-13
2115.98
1848.36
6749.1
23306.39
16291.31
Dec-13
2033.08
1782.59
6510.4
22035.42
14914.53
Jan-14
2056.3
1859.45
6809.7
22836.96
14841.07
Feb-14
2033.31
1872.34
6598.4
22151.06
14827.83
Mar-14
2026.36
1883.95
6780
22133.97
14304.11
Apr-14
2039.21
1923.57
6844.5
23081.65
14632.38
May-14
2048.33
1960.23
6743.9
23190.72
15162.1
Jun-14
2201.56
1930.67
6730.1
24756.85
15620.77
Jul-14
2217.2
2003.37
6819.8
24742.06
15424.59
Aug-14
2363.87
1972.29
6622.7
22932.98
16173.52
Sep-14
2420.18
2018.05
6546.5
23998.06
16413.76
Oct-14
2682.83
2067.56
6722.6
23987.45
17459.85
Nov-14
3234.68
2058.9
6566.1
23605.04
17450.77
Dec-14
3210.36
1994.99
6749.4
24507.05
17674.39
Jan-15
3310.3
2104.5
6946.7
24823.29
18797.94
Feb-15
3747.9
2067.89
6773
24900.89
19206.99
Mar-15
4441.65
2085.51
6960.6
28133
19520.01
Apr-15
4611.74
2107.39
6984.4
27424.19
20563.15
May-15
4277.22
2063.11
6521
26250.03
20235.73
Jun-15
3663.73
2103.84
6696.3
24636.28
20585.24
Jul-15
3205.99
1972.18
6247.9
21670.58
18890.48
Aug-15
3052.78
1920.03
6061.6
20846.3
17388.15
Sep-15
3382.56
2079.36
6361.1
22640.04
19083.1
Oct-15
3445.4
2080.41
6356.1
21996.42
19747.47
Nov-15
3539.18
2043.94
6242.3
21914.4
19033.71
Dec-15
2737.6
1940.24
6083.8
19683.11
17518.3
Jan-16
2687.98
1932.23
6097.1
19111.93
16026.76
Feb-16
3003.92
2059.74
6174.9
20776.7
16758.67
Mar-16
2959.24
2091.58
6310.4
21467.04
17572.49
4.建模与分析
4.1古典线型回归模型

古典线型回归方程为
SH=919.31-0.86MG-0.98LD+0.30XG+0.17RB+ut.
由判定系数可知，模型拟合程度相对较高。各系数的P值较小（小于0.1），故各系数显著。
4.12多重共线性检验

参照0.7界限，高于0.7，则具有较高的相关性。MG与LD的相关性达0.87；MG与RB的相关性达0.78；RB与LD的相关性达0.74。原因可能是，MG与LD在资本市场相对成熟，国家经济力量雄厚，而存在资本市场上的高度相关性。由于日本是世界第三大经济体，其与第一大经济体美国经济相关性极大，所以在资本市场上也有着一定的相关性。我们在综合考虑其它检验下，再来考虑是否对多重共线性进行处理。

4.13残差自相关性检验
4.131图示法

从图中可以看出，e随时间呈现Sint的变化不。故估计的古典线型模型存在正的自相关。
4.132D-W法

从古典回归方程中可以得出d=0.40，在k=4，n=123的情况下（5%显著性水平单侧检验），dl=1.59，du=1.76.故d<1.59.,则存在正的序列相关。
4.133B-G检验法

B-G检验下，P<0.1,故Obs*R-squared是显著的。所以大于临界值，拒绝不存在自相关的原假设。
4.14自相关性的修正——广义差分法
ρ=（1-d/2）=0.80.
3
从使用广义差分法差分的结果可知，DW有了显著提高，d=1.89>du=1.79.故接受不存在自相关的原假设。
4.15残差异方差检验
以未进行自相关调整后的广义差分模型，来进行残差异方差检验。

从表中可知，P<0.1故Obs*R-squared值比较显著。
故拒接原假设，存在异方差。由于广义差分模型满足经典假设。故我们考虑以广义差分模型作为最优的古典线型回归模型。模型如下：

SH=579.65+0.11MG-0.32LD+0.16XG+0.05RB+ut
但我们发现，MG和RB的t统计量极不显著。再考虑，MG LD RB间有极强的三角相关关系，故我们考虑剔除经济排名较后且与中国股市关联性较差的Ld（XG由于是中国的一个特别行政区，其经济情况与大陆息息相关，而导致资本市场上同样具有较强的联系，故不考虑剔除xg。综合考核，各种检验后，我们最终决定比较符合古典线型假设的新模型：

SH=-1404.55-1.83MG+0.23XG+0.14RB+ut

该模型下，显示模型解释力，即R^2=0.62,其解释情况适中。除了，解释力欠佳外，其它各种指标均表现较好。均值显著，不存在明显的多重共线性，残差自相关，残差异方差的情况。对于，其解释力适中的原因，我们认为是由于其经济内在因素——宏观经济指标，如GDP,CPI,RATE，M2等因素影响。但我们本次是从各国股市的关联性出发，来选取变量，研究各国股市对中国股市影响，以更好预测股票价格。所以，我们一致认为该模型为本次最优模型——符合古典线型回归假设要求。
4.2VAR模型——向量自回归模型
4.21平稳性检验
对SH进行平稳性检验

由于P>0.1,故不显著。所以，接受原假设，存在一个单位根，序列不平稳。对其进行一阶差分处理，得到

经过一阶差分处理后的SH时间序列已平稳。
对MG进行平稳性检验

由于P>0.1,故不显著。所以，接受原假设，存在一个单位根，序列不平稳。对其进行一阶差分处理，得到

经过一阶差分处理后的SH时间序列已平稳。
对LD进行平稳性检验

由于P>0.1,故不显著。所以，接受原假设，存在一个单位根，序列不平稳。对其进行一阶差分处理，得到

经过一阶差分处理后的SH时间序列已平稳。
对XG进行平稳性检验

由于P>0.1,故不显著。所以，接受原假设，存在一个单位根，序列不平稳。对其进行一阶差分处理，得到

对RB进行平稳性检验

由于P>0.1,故不显著。所以，接受原假设，存在一个单位根，序列不平稳。对其进行一阶差分处理，得到

4.22协整检验

从图可知，SH,MG,LD,XG,RB,间存在一个协整关系，即它们之间存在长期的运动趋势。而在剔除LD后，不存在协整关系。则可以说明，LD是一个中间变量，其它各国股市随着LD而呈现变化。

4.23Granger因果检验

选择滞后阶数为三阶，预测短期波动对其它股市的影响。
P=0.05<0.1,故F值显著。即拒绝原假设，即DSH是LD的原因。P=0.04， 即拒绝原假设，DSH是DXG原因。P=0.02<0.1,拒绝原假设，即DSH是DRB的原因。P=0.07<0.1,拒绝原假设，即DRB是DMG的原因。P=0.08<0.1,即香港是DLD的原因。故由上海的股票市场的变动会反馈到XG,RB，LD市场，不会影响美国市场，且美国市场不会影响上海市场。

4．23VAR模型选择
同样，选择对上证指数影响性较大的三大股票市场来做VAR模型。其不同滞后阶数下，信息准则如下表：

2
4
6
8
AIC
14.31
14.36
14.39
14.44
SC
14.56
14.85
15.13
15.41
从表中可知，AIC与SC随着滞后阶数的增大，其信息准则的值越来越大，在这里就不一一列出。最后，选择滞后2阶。
其结果如下：

通过对残差自相关性，残差异方差性进行检验，Var模型满足古典假设。且其解释能力达到0.89，是较高的程度。各变量的联合显著性F值较大。故确定为最优VAR模型：
（由于我们研究的是中国股票市场的预测，故只给出以SH为解释变量的VAR模型。

SH=134.68+0.95SH(-1)+0.05SH(-2)+0.60MG(-1)-0.67MG(-2)-0.16LD(-1)+0.32LD(-2)+0.0051XG-0.05XG(-2)-0.0035RB(-1)+0.0056RB(-2)

从VAR模型中，SH受自身影响比较大，且其上一期的值对其影响较大，下下期略有下降。而MG的t值并不显著，即使均值很高。故我们认为MG,LD，XG,RB对其影响较少。
4.24脉冲检验

从图中可以看出，对XG施加一个单位的冲击，SH在5时期达到峰值，且呈现负反向影响，最后呈现稳定，但异于0；对RB施加一单位影响，在5时期开始影响SH，且是正的影响。
4.3ARIMA模型——自回归单证移动平均模型
4.31自相关系数（AC）与偏自相关系数(PAC)

依据上述图，并综合考虑AIC和SC后，我们得出初步ARIMA(1，2)的假定。

但我们发现该模型下，解释力及预测能力都不是较好。故最终依据信息准侧与模型解释力及预测能力综合得出ARIMA(9 17)的模型。

故最终的ARIMA模型为：
DSH=DSH(-1)+DSH(-2)+DSH(-3)+…+DSH(-17)+ut(-1)+ut(-2)+ut(-3)+…+ut(-9).
从中可以得出，SH的变动受到向前滞后17期的影响，且还会受到向前几天短期波动的影响。但从长期的趋势来看，支撑股票价格的还是自身总体趋势。短期趋势不造成影响。
5政策与建议
5.1技术面与基本面相结合分析。从古典线型模型可以解读出，其他具有代表性的股票市场对中国股市的影响只有0.7左右，之所有不完善，是由于变量的遗漏，而导致误差项的解释能力加大，即（AR（1））项对模型的解释有所增加。常言道：股市是经济的晴雨表。其反应的是每股收益，代表的是每个公司收益情况。而所有公司则为国家经济之所在。故，其它股市的情况，可以类比全球经济。全球经济的繁荣，对中国股市是一大利好消息。但，这只是一部分的因素，还有一部分便是中国的因素。中国，毕竟是全球第二大经济体，自身在全球经济中也有相当大的成分。故其股票价格还需依赖本国经济。外国的经济我们可以从其资本市场解读，仅从技术面出发，即技术分析的角度，研判其对中国股市造成的影响。但中国股市由于市场机制，管理制度，监管制度的不完善。其股市并不能很好地对经济状况进行解读，所以我们因从内在因素——如GDP,CPI,M2，RATE,去预测中国股市情况。投资者，因一方面把握技术面，从技术上预测股票价格；但同时，也需融入基本面分析——包括宏观，中观，微观的角度，从而更好的获取相应的投资回报。
5.2英国资本市场的桥梁性。在进行Granger因果检验时，中国股市会影响英国；中国股市会影响香港，香港会影响英国；中国会影响日本，日本会影响美国；而不存在除此之外的其它关系。在对SH，MG,RB,XG,做协整检验时，显示不存在共同趋势；但加入英国后，存在一个协整关系。则中国股市，美国，英国，香港，日本股市有着长期的共同关系，非正即负。故投资者在进行股票投资时，应多发现其与其它资本市场的内在关系，特别是与英国资本市场的关系。从而更好把握投资价值。（在对英国作为桥梁的一个解释是，英国是世界上最久远的资本主义国家，其经济，政治，文化等各方面发展成熟，而其下资本市场在这种情况下，显得更加有代表性，而其货币币值为世界第一。（£=1.5 $）.
5.3中国股市较强的独立性。在利用VAR模型进行脉冲检验时，发现对香港施加一单位的冲击，中国股市在5时期达到峰值，且呈现负反向影响，最后呈现稳定，但异于0；对日本施加一单位影响，在5时期开始影响SH，且是正的影响，且持续时间较长，但这影响弱于香港对中国股市的冲击。且这冲击是短期性冲击，中国股市会对其有一定反映。但从Granger因果关系来看，中国股市的自身趋势并不会因为冲击而改变。所以，对于为实现资产价格实现长期增值与保值的投资者，对短期冲击可忽略，更多研判中国经济情况。
5.4中国股市的在技术面可研判性不高。在利用ARIMA自回归单整移动平均模型时，发现由其自身的技术研判，对未来股票价格进行预测的的可能性并不高。这可能是中国股市制度不健全，市场机制不完善而导致的情况。有点，充满赌博的意味。故中国股市风险性时相对较高的。但并不是不可以投资，还需根据全球经济与本国经济，对股票的实际价格进行把握，才是首选。拒绝“黑5类”股票。而投资价值股，如万科A。

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