【摘 要】
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股票作为一种有价证券的凭证,可以进行市场流通并带来利润.股票市场的研究受广大金融界学者欢迎,本文会从龙头股份日收益率的水平特征和波动特征这两个角度来分析,进行收益率的短期预测和波动性的拟合.时间序列分析是研究金融数据的一个非常重要的工具,所以本文采用时间序列分析方法,研究股票的日收益率,利用SAS软件编程来处理数据和建立模型.本文先拟合ARMA模型、ARIMA模型、疏系数模型、ARCH模型、GAR
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股票作为一种有价证券的凭证,可以进行市场流通并带来利润.股票市场的研究受广大金融界学者欢迎,本文会从龙头股份日收益率的水平特征和波动特征这两个角度来分析,进行收益率的短期预测和波动性的拟合.时间序列分析是研究金融数据的一个非常重要的工具,所以本文采用时间序列分析方法,研究股票的日收益率,利用SAS软件编程来处理数据和建立模型.本文先拟合ARMA模型、ARIMA模型、疏系数模型、ARCH模型、GARCH模型、AR-GARCH多个模型,再建立多元时间序列模型,然后运用AIC和BIC准则来优化模型并且预测.本文不光考虑股票日收益率序列自身发展规律、股票日收益率序列和日期之间关系的一元时间序列模型,还拟合了股份日收益率序列与序列自身、上证指数日收益率和换手率之间的多元时间序列模型ARIMAX,还将异方差模型和多元时间序列模型相结合,拟合了GARCHX模型.最终发现龙头股份日股票收益率的最优预测模型为多元时间序列模型,此模型很好的地拟合了股票日收益率,估计出了风险区间,能为短期投资者和股票决策者提供参考.
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