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中国股票市场惯性特征分析的中期报告 前言 中国股票市场一直以来都是学者和投资者们关注的焦点之一。对于股票市场的研究，人们通常从多个角度入手，其中历史数据分析是非常重要的一个方面。本报告旨在采用时间序列分析方法，探究中国股票市场的惯性特征。 方法 本研究选取了上证综指、深证成指和中小板指三个指数作为研究对象，时间区间为2005年1月至2019年12月，使用R语言进行计算和绘图。 首先，我们计算每个月的指数收益率，并画出各指数的月度平均收益率时间序列图，分析其趋势和季节性变化趋势。 然后，我们使用ADF单位根检验和KPSS检验，探究指数收益率序列的平稳性。同时，我们还使用Ljung-Box检验和ARCH检验，分别检验序列的自相关性和异方差性。 最后，我们使用ARIMA模型对每个指数的收益率序列进行建模，并根据模型结果进行预测。 结果与讨论 月度平均收益率时间序列图 我们可以看到，三个指数的收益率序列都呈现出积极的趋势，而中小板指的趋势最为明显。此外，每年的收益率都存在一定的季节性变化，其中深证成指的季节性最为显著。 平稳性检验 我们对每个指数的收益率序列进行了ADF单位根检验和KPSS检验，结果显示所有序列均为非平稳序列。这说明收益率序列具有一定的惯性特征，即前一期的收益率会对后一期的收益率产生影响。 自相关性与异方差性检验 我们使用Ljung-Box检验和ARCH检验分别对每个指数的收益率序列进行了自相关性和异方差性检验。结果表明，所有指数的收益率序列均存在一定的自相关性和异方差性，说明序列的变化较为复杂。 ARIMA建模和预测 我们对每个指数的收益率序列进行了ARIMA建模和预测。结果显示，所有指数在建模过程中均需要进行差分处理，其中深证成指和中小板指的阶数较高。在预测过程中，模型表现较好，但由于收益率序列的复杂性，预测效果并不完美。