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MBA毕业论文_多因素线性回归模型对股指预测作用的分析(62页).rar

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更新时间:2018/6/12(发布于黑龙江)

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文本描述
摘要
本文首先从美国经济先行指标预测作用谈起,归纳了前人的研究成果,描述了多因素
线性回归模型,解释了影响股指的常用宏观经济因素,分析了用12个自变量预测当月和未
来1-3个月的预测效果,考察了模型初始假设的符合情况并简化了回归模型。

早在上世纪30年代末,美国就建立了经济先行指标体系,用于预测经济走势。2006年
4月至8月先行指标连续5个月下降,下降首月距国际金融危机爆发提前了16个月。2007
年8月,贝尔斯登的两只套利基金倒闭,危机开始。这个结果符合先行指标通常领先8~20
个月预测衰退的经验,比较准确地预警了经济衰退。新的私人建房建筑许可和息差这两个指
标对国际金融危机表现出明显的先行性,拉动先行指标下降的主要动力。

通过阅读相关参考文献,本文选取了以下月度宏观经济变量来试图解释股指月度收益
率的变化:月末货币供应量M2增长率、新增信贷、月末国债时间溢价、工业增加值增长率、
月末国债短期利率、月末上海证券交易所A股平均市盈率、月末企业债券信用溢价、CPI
增长率、PPI增长率、月末人民币兑美元的汇率、社会消费品零售总额和消费者信心指数。

本文先用2006年3月到2010年12月的上证综指和深证成指58个月度收益率和12个
自变量进行回归。为了探究模型的预测效果,本文选用了未来1-3个月的收益率历史数据与
当前12个自变量作多因素线性回归。也就是说,12个自变量不动,上证综指和深证成指月
度收益率应变量与自变量错位1-3个月,这样产生6个回归结果。结果表明,本文的模型的
12个自变量对当月的上证综指和深证成指收益率的预测效果比较好,而对未来指数收益率
的预测效果则要降低一半,显著程度大幅降低,所以建议使用自变量预测当月指数收益率。

模型最终精简化的结果如下:
上证综指月度收益率=0.176-0.258*工业增加值增长率(同比)+0.0232*短期国债利
率一阶差分+0.0145*上证所月度A股平均市盈率一阶差分-0.0499*信用溢价一阶差分
-0.642*零售额增长率(同比)+0.226*消费者信心指数增长率(环比)。

深证成指月度收益率=0.107+0.0154*上证所月度A股平均市盈率一阶差分-0.0880*
信用溢价一阶差分-0.00409*PPI增长率(同比)-3.04*汇率增长率(环比)-0.416*零售
额增长率(同比)+0.184*消费者信心指数增长率(环比)。

关键词:多因素线性回归,宏观经济,股指预测