沪市成交量的时间序列分析

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1、沪市成交量的时间序列分析摘要股票价格指数波动改变从一段很长的时间序列来看，因为行业周期性、宏观经济变化以及公司业绩的作用，表现出一定的规律，这对股票价格指数进行预测提供了判断依据。从短时间来看，因为会受到一些不确定因素影响，股票的价格指数呈现出相对的变化，这给预测带来了很多麻烦。股票市场上的两个最为根本的变量是成交量和收益率，这是因为收益率股价是有直接关系的。但定价问题一直是现代金融最为的核心问题之一。因此对股票市场的研究基本上都是将收益率作为核心的，目前与收益率及其波动相互关系的问题相关的研究已经取得了很多的成果。本文通过对ARCH模型和GARCH模型的研究，建立了增

2、强的GRAMCH-M模型，并选用2003年至2013年之间沪市的上证综合指数的交易数据，对沪市的股票市场的股票成交量和ARCH效应之间的关系通过R语言建模，进行了一系列实证研究，并最终得出股票成交量对减弱股市价格中的ARCH效应在一定程度上具有积极的作用的结论。关键词：沪市；成交量；时间序列AbstractFluctuationsinthestockpriceindexfromalongertimeseries,duetochangesintheroleofmacro-economicperformanceofthecompany,cyclicalindustry,pr

3、esentingcertainrules,whichpredictstockpriceindexprovidesthebasisfortheshortterm,duetouncertaintiesimpactofstockpriceindexshowedsomevolatility,whichmakesitdifficulttopredict.Yieldandvolumearethetwomostfundamentalvariablesonthestockmarket,becausetheyieldisdirectlyrelatedtotheshareprice.And

4、oneofthecentralproblemsinmodernfinanceisthepricing.Therefore,thestudyofthestockmarketinordertoyieldalmostallthecoreissuesontheyieldandvolatilityrelationshiphasbeenalotofresearch.BasedonthemodelthroughthestudyofARCHandGARCHmodels,establishedgracedGRAMCH-Mmodel,thechoiceof2003-2013transact

5、ionsontheShanghaiStockExchangeShanghaiCompositeIndexontheShanghaiStockExchangestockmarketforARCHeffectsandstockdealthroughtherelationshipbetweentheamountofRlanguagemodeling,empiricalresearch,andcometoweakenthestocktradingvolumeinthestockpricehasapositiveeffectARCHeffecttosomeextent.Keywo

6、rds：StockMarketOfShanghai；Tradingvolume；Thetimeseries目录摘要1Abstract1第一章绪论2一、选题背景2二、选题的意义2三、本文研究的主要内容3第二章文献综述3一、国外股市成交量的时间序列分析的研究现状3二、国内股市成交量的时间序列分析的研究现状3第三章理论基础4一、计量经济学理论4二、时间序列分析5第四章模型设定与数据分析6一、模型设定6二、数据分析与实证检验7第五章结论9致谢10参考文献11第一章绪论一、选题背景长时间以来，在股票市场中收益率和成交量的关系一直以来都是投资实务界、金融学术界共同重视的问题。股票价

7、格的变化在金融市场上，是对市场的信息流的反应。当市场处于相对平静的时候，成交量小，交易不活跃，股价的波动的幅度也相对较小，但是只要有新的利空、利好消息传递到市场，交易立即变得活跃起来，成交量在短时间内很快的增多。同时股价波动的幅度也变得特别剧烈，所以成交量是促使股价向上涨最原始的动力。“价走量先行”，由此可见，市场价格的有效变动需要有成交量来配合。量是价的先行指标，是测试证券市场风险程度的温度计。只有真正对成交量对股价波动所产生的影响的内在统计规律性掌握，才可以事先对股市的涨跌做出相对比较为精准的判断。从以上的分析可以知道，对成交量对收益