股票的相关及趋势预测.docxVIP

案例1 “深发展”和“四川长虹”两只股票的相关分析及趋势预测一、案例简介股市的走势是所有股票投资者关注的问题,同时股市走势还是经济走势的“晴雨表”。怎样选择一种简易而有效的方法对股票市场的大盘指数和个股行情走势进行预测,是众多股民普遍关注并急待解决的问题。本案例以“深发展”和“四川长虹”两只股票为例进行相关分析,观察二者之间变化的密切程度,然后分析是否可以依据某一只股票的价格变动来预测另一只股票的价格变动。在此基础之上,又以“深证指数”和“深发展”、“上证指数”和“四川长虹”从 1994 年 12 月 29 日到 1998 年 3 月 13 日期间的日收盘价格指数和日收盘价为原始数据, 试图通过几种方法的对比寻找一种较为简单而有效的方法,以此对股市的走势进行预测。本案例采用典型的个股“深发展”,指的是深圳特区6 家城市信用社通过股份制改造组建而成的深圳发展银行。该银行于1987 年5 月向社会公开发行股票, 同年12 月8 日开业,1991 年4 月3 日在深圳证券交易所上市。另一个典型个股“四川长虹”即四川长虹电器股份有限公司。该公司属于电子行业,成立于1988 年7 月8 日,1994 年3 月11 日在上海政权交易所上市交易。在两者的发展历程中,业绩均连年增长较快,发展的潜力都很大,都对股市具有一定影响力,各自在大盘中占有较大权重,扮演着“领头羊”的角色。因此我们选择这两只股票进行观察和分析,目的是想研究能否用这两只权重较大的个股的行情变化预测市场指数的走势,以及预测的准确度如何。变量名及含义分别为(见表3-1):表3-1变量名含义X1“深发展”日收盘价X2“四川长虹”日收盘价X3“深证指数”日收盘指数X4“上证指数”日收盘指数X51995-1998 年每年1 月份自第一个星期一开始的20 个交易日“深发展”收盘价组成的新序列三、本案例的教学目的1.熟悉股市数据的结构及其统计特征,把统计的基本分析和预测方法运用于股市数据的分析和预测之中;掌握统计分析和预测方法在股市分析中的特殊性。五、参考答案对于案例中讨论的问题,可作多种解释和分析,以下答案可供参考:(一) 对“深发展”和“四川长虹”两种股票进行相关分析?1 .将数据盘中的数据文件读入到TSP 软件中去。因为我们一共有780 个交易日的数据可以先建立一个有780 个样本的新文件,然后输入以下命令: READ DATA1.TXT X1 X2 X3 X4 即可将数据调入。2.利用散点图观察变量间的关系,命令如下:SCAT X1 X 2 所的结果如下 (图3-1):可见二者具有较明显的相关性。可以作进一步的相关分析。?3.在TSP 软件下,利用“COVA”作X1 与X 2 的相关分析,得出二者的相关系数为0.838(前600 个有效样本),观察两只股票的时间-价格图,二者的变化趋势的确是基本一致的。见图3-2。4.趋势值的剔除。为了判断这两只股票之间究竟是因果关系还是共变关系, 可以先将趋势值剔除后再观察二者的关系,如果相关系数仍然很高,则为因果关系,否则为共变关系。我们用5 次移动平均值作为趋势值,并假设其为加性,剔除趋势后,再做二者的相关分析,则相关系数降为-0.0221。具体可用“GENR”等命令:SMPL GENRGENRGENRGENR5 640?A=[ X1 + X1 (-1)+ X1 (-2)+ X1 (-3)+ X1 (-4)]/5A1 = X 1 - A?B=[ X2 + X2 (-1)+ X2 (-2)+ X2 (-3)+ X2 (-4)]/5B=X -B 12COV AB11GRAPH A B 11序列名均值方差最大值最小值A1094182837.6399990-6.8860000B1051444016.2039990-18.354000协方差相关系数A1 , A100000000A,B11-0.0314817-0.0221064B,B1120000000这里A 与B 分别是剔除趋势后“深发展”和“四川长虹”的收盘价。所得结果见表3-2 及图3-3。?表3-2 剔除趋势值后X1和X2的相关分析日起:6-17-1998/时间:23:44 样本范围:5~640 样本观察值个数:636可见,二者的相关是由于数据的动态趋势造成的数字相关,并非是本质的相关联系。虽然在趋势上呈现出一支波动的现象(见图3-2),但这只能说明二者对政策或其他可能的因素做出的反映基本一致,并不代表二者之间一定存在必然的联系。但是,毕竟两只股票在特定情况下对市场的反应是较为一致的,因此通过一只股票来预测另一只股票的走势并非不切实际。需要注意的事,因为二者不是必然的因果联系,因此分析者要严密注视两只股票动向保持一